【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种三维人脸识别方法，采用薄板样条形变和密集点对应，减小表 情和人脸尺寸不一致对识别造成的影响。
技术介绍
生物特征识别在安全领域有着重要的应用，特别是与指纹、虹膜等特征相比， 自动人脸识别技术以其无接触性、可接受性高、隐蔽性好等优点受到越来越多的关 注，有着巨大的发展空间。传统的基于二维照片的人脸识别技术受到光照、姿态、化妆等因素的影响较大。 三维人脸识别技术可以克服或减轻这些因素的影响。三维人脸模型具有比二维图像 更丰富的信息，它是对人脸的空间真实形态更准确的描述。但是，三维人脸数据量 较大，干扰区域较多，计算量较大，且由于表情产生的人脸曲面非刚性变形，影响 了基于几何信息的三维人脸识别的性能。因此，如何减小识别运算量、降低表情影 响成为三维人脸识别技术的瓶颈，也是研究的关键问题。
技术实现思路
技术问题本文提出一种利用薄板样条形变并基于密集点对应的减小表情和 人脸尺寸不一致的影响的快速三维人脸识别方法。 技术方案该方法的主要步骤如下步骤1.将原始库集三维人脸模型G转换到人脸的主轴坐标系下，并确定鼻尖 点；以鼻尖点为中心，经验值90mm为半径，舍弃...
【技术保护点】
一种基于密集点对应的快速三维人脸识别方法，其特征在于，该方法的步骤如下： 步骤１．将原始库集三维人脸模型Ｇ转换到人脸的主轴坐标系下，并确定鼻尖点；以鼻尖点为中心，经验值９０ｍｍ为半径，舍弃落在球体以外的点，保留球体内的点作为后续处理的 人脸区域，记为Ｇｐｃａ；找到一共１３个标志点作为薄板样条形变的控制点，并求出库集三维人脸模型的平均标志点，作为控制点形变的目标点； 步骤２．根据库集人脸Ｇｐｃａ的标志点和平均人脸标志点，建立薄板样条函数映射，求得形变系数，然后将形变映 射关系应用于整张库集人脸Ｇｐｃａ，得到每个库集人脸Ｇｐｃａ形变后的人脸Ｇｗａｒｐ； 步骤...
【技术特征摘要】
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