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改进的ICP算法在快速三维人脸识别中的应用研究

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第一章 绪 论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 人脸识别技术

1.3 三维人脸识别

1.4 本文研究内容与组织结构

第二章 基础理论与相关技术

2.1 引言

2.2 三维人脸数据的采集与存储

2.3 三维人脸识别的主要流程

2.4 小结

第三章 改进的快速三维人脸识别算法

3.1 引言

3.2 人脸预处理算法

3.3 改进的侧轮廓粗匹配排除模型

3.4 改进的基于刚性区域最优等测地距离轮廓线的ICP精确配准模型

3.5 本文模型与其他方案的对比

3.6 小结

第四章 快速三维人脸识别算法的设计与实现

4.1 引言

4.2 算法设计

4.3 算法实现

4.4 场景应用设计与实现

4.5 小结

第五章 仿真实验分析与应用系统测试

5.1 仿真实验设计与分析

5.2 共享照片管理工具测试与分析

5.3 小结

第六章 全文总结与展望

6.1 全文总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献

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摘要

人脸识别凭借其便捷、友好、隐蔽等优势,在视频监控等公共安全领域、考勤系统等生活应用领域、在线支付身份认证等个人应用领域有着极为广泛的应用前景,一经提出就成为了生物识别领域与计算机视觉领域最有吸引力的研究方向之一。二维人脸识别在限制条件下取得了较为理想的识别效果。但二维图像包含信息有限,导致二维人脸识别无法正确处理表情、光照等因素的影响;另一方面,三维数据采集技术的发展与硬件设备的不断优化,使得三维人脸识别技术的规模化研究成为可能。
  三维人脸识别不受光照、姿态、化妆等因素的影响,同时包含更为丰富的面部几何信息,具有更广阔的发展前景。但三维人脸数据易受表情变化影响,且数据计算量随人脸数目增加而攀升,因此现阶段表情问题与算法效率问题成为制约三维人脸识别准确度与应用性能的重要瓶颈。针对上述两个问题,本文提出了一种基于刚性区域人脸特征与改进 ICP算法的快速三维人脸识别方案。本论文用CASIA3D人脸库,对提出的模型进行评估,实验结果表明,提出的模型具有表情鲁棒、实时性高的优点,与同类算法相比,取得了较好的识别性能。主要工作与创新点如下:
  (1)提出了一种基于平均曲率的有价值鼻部侧轮廓提取算法:通过计算侧轮廓线上每一点的平均曲率来精确定位各个基准点,从而准确截取有价值侧面轮廓线,并将其作为基于改进Hausdorff距离的粗匹配阶段的特征,通过设定距离阈值排除不相似人脸,从而减少人脸识别过程中不必要的计算量,提高了算法的实时性。
  (2)提出了一种基于模糊聚类的刚性区域最优等测地距离轮廓线提取算法,并提出一种新的曲线聚类效果评估算法:对提取到的刚性区域轮廓线进行模糊聚类,利用类间差异性,保留最少数目的轮廓线来表征最全面的人脸信息;提出了相应的聚类效果评估算法,从而保证聚类结果的最优性。
  (3)提出两种方式改进了ICP算法:改进了ICP算法迭代配准过程中的刚性变换更新量计算参数,从而加快 ICP算法的全局收敛速度,并在一定程度上增强了ICP算法收敛结果的全局最优性;结合动量算法的思想,提出了一种刚性变换计算方法,使得ICP算法在迭代过程中更加平稳、快速地冲向距离函数最小值。
  (4)实现了基于本文三维人脸识别框架的共享照片管理工具。验证了本文三维人脸识别系统的实际应用价值。

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