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文檔簡介
1、現有的人臉識別方法絕大部分是基于二維圖像的,雖然在限定環(huán)境下,該類方法己經達到了較高的識別率,但由于圖像的成像特點以及二維圖像本身對三維信息的缺失,識別系統的準確率很大程度上受到光照、表情、人臉姿態(tài)等因素的影響。 本文深入研究圖像成像原理以及球面調和函數理論,利用三維數據的優(yōu)勢和特點,提出一種能夠克服光線影響的3D人臉識別方法。 通過分析成像原理、運用調和函數理論,我們有這樣的結論:某個人在所有光線下拍攝獲得的圖像集合可
2、以通過有限個球面調和函數的線性組合來描述。也就是說,某個人的圖像集合可以近似用一個低維線性子空間,而構成這個子空間基向量的是低次球面調和函數,基向量的組合系數由光線條件決定;并且不同身份的人物對應著不同的低維線性子空間,由不同的基向量表示。因此我們可以用不受光線影響的低維線性子空間的基向量來表示人物身份。 從該結論出發(fā),本文利用3D數據建立了一個3D人臉模型。該模型由人臉內在特性決定,因此不受光線影響;并且該模型只需要通過一組參
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