5、表情不变的三维人脸识别技术探索

表情不变的三维人脸识别技术探索

1. 引言

人体的某些特征或行为模式具有高度的个体特异性，不同人出现相同特征的概率极低，如 DNA 编码、指纹、视网膜静脉和虹膜结构、个人笔迹签名或面部特征等。生物识别技术旨在依据这些特征来唯一识别一个人。

人脸识别是一种自然的生物识别方法，人类视觉识别面部的能力自史前时代就被用于生物认证。如今，几乎所有身份证件都包含持证人照片，相关人员可通过对比实际面部与照片来验证身份。与其他生物识别技术不同，人脸识别无需与个体进行身体接触（如指纹识别）、采集身体样本（如基于 DNA 的识别）或观察个体行为（如签名识别），因此被认为是一种自然、不具威胁性且广泛接受的生物识别方法，有望成为领先的生物识别技术。然而，实现自动人脸识别，即通过计算机算法在无需人工干预的情况下完成识别，是一项极具挑战性的任务，也是计算机视觉和模式识别领域的难题。

1.1 人脸识别的问题

人脸识别的主要困难在于人类面部的巨大变异性。面部外观受多种环境因素影响，如光照条件、背景场景和头部姿势，还与面部毛发、化妆品使用、首饰佩戴和穿孔等有关。此外，整形手术、衰老和体重增加等长期过程也会对面部外观产生显著影响。即使假设外部因素不存在，面部表情引起的图像变异性可能比个体身份变化更大。

理论上，如果在相似条件下对同一个人进行过观察，就有可能在不同条件下可靠地识别其面部。但要涵盖面部所有可能的外观，所需的图像数量可能非常庞大，而实际中往往只有少量观察数据。解决这一问题主要有两种基本方法：
- 寻找不受观察条件影响的面部特征 ：早期人脸识别算法通过找到一组基准点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）并比较它们的几何关系（角度、