[發明專利]三維人臉重建與多姿態人臉識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201810587968.7
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN110647782A
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 劉暢;邱鈞;王媛;亢新凱
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T15/50;G06T17/00
• 代理公司: 11346 北京匯智勝知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 石輝

1.一種三維人臉重建與多姿態人臉識別方法，其特征在于，包括：

步驟100，建立三維人臉數據庫，其具體包括：

步驟110，采集正面人臉的光場數據；

步驟120，利用步驟110采集到的光場數據，重建出三維人臉圖像，三維人臉圖像包括人臉顏色紋理信息和人臉幾何信息的RGB-D數據；

步驟130，將步驟120重建好的三維人臉圖像存儲為三維人臉數據庫；

步驟200，建立二維人臉數據庫，其具體包括：

步驟210，預先設定三維姿態的角度值，三維姿態包括俯仰自由度、旋轉自由度和偏擺自由度；

步驟220，對光照環境的光強進行分類；

步驟230，將步驟130中的三維人臉數據庫的每一組三維人臉的RGB-D數據從三維人臉按照步驟210中的三維姿態的角度值進行垂直投影變換以及按照步驟220中的光照環境的光強進行光照渲染，生成二維人臉圖像；

步驟240，將二維人臉圖像及其對應的三維姿態的角度值和光照環境的光強存儲為一組二維人臉數據，各組二維人臉數據組成為二維人臉數據庫；

步驟300，獲取待識別人臉二維圖像中的二維人臉圖像及其對應的三維姿態的角度值和光照環境的光強；以及

步驟400，將步驟300獲取的待識別人臉二維圖像的三維姿態的角度值和光照環境的光強值與步驟240二維人臉數據庫中的二維人臉數據進行匹配和識別。

2.如權利要求1所述的三維人臉重建與多姿態人臉識別方法，其特征在于，步驟210中：

俯仰自由度的俯仰角α可分別設定為：-45°、-30°、-15°、0°、15°、30°、45°；

旋轉自由度的旋轉角β可分別設定為：-50°、-40°、-30°、-20°、-10°、0°、10°、20°、30°、40°、50°；

偏擺自由度的偏擺角γ可分別設定為：-45°、-30°、-15°、0°、15°、30°、45°。

3.如權利要求1所述的三維人臉重建與多姿態人臉識別方法，其特征在于，步驟220中，光照環境的光強分類規則為：選取最小光強值作為起點，按照預設等差值遞增至最大光強值。

4.如權利要求3所述的三維人臉重建與多姿態人臉識別方法，其特征在于，最小光強值為500lux，預設等差值為500lux，最大光強值為10000lux。

5.如權利要求1所述的三維人臉重建與多姿態人臉識別方法，其特征在于，所述步驟300具體包括：

步驟310，獲取待識別人臉二維圖像；

步驟320，檢測步驟310中的待識別人臉二維圖像中的人臉信息，并提取出待識別人臉二維圖像中的人臉特征點，人臉信息包括人臉在待識別人臉二維圖像中的位置、大小；

步驟330，利用步驟320提取出的人臉特征點與三維通用標準模型特征點之間的對應關系，獲得描述所述對應關系的單應矩陣；然后，通過計算所述單應矩陣確定當前人臉的三維姿態；

步驟340，根據步驟220確定的光強分類，估計待識別二維人臉圖像對應的光照環境的光強。

6.如權利要求1所述的三維人臉重建與多姿態人臉識別方法，其特征在于，所述步驟400中，利用特征臉方法，將所述步驟300獲取待識別人臉二維圖像中的二維人臉圖像及其對應的三維姿態的角度值和光照環境的光強進行匹配和識別。