87、助力视障人士与疼痛评估：前沿技术解析

助力视障人士与疼痛评估：前沿技术解析

在当今科技不断发展的时代，计算机视觉技术在多个领域展现出了巨大的潜力。本文将聚焦于两个重要的应用场景：视障人士的人脸识别和疼痛强度的自动评估，深入探讨相关的技术方法和创新思路。

视障人士的3D人脸识别技术

在帮助视障人士识别他人的研究中，提出了一种基于纯3D特征数据配准的方法。目前使用的Kinect RGB - D传感器虽然存在测量误差，导致识别受距离和角度限制，但随着传感器精度的提高，如Kinect 2，实时3D方法有望获得更好的性能。

1. 2D视图人脸识别
   • 尽管当前RGB - D传感器捕获的3D人脸数据精度不足以直接用于3D人脸识别，但可以利用实时的3D人脸姿态/距离估计来校正和归一化RGB图像，从而获得正面人脸。
   • 也可以构建一个包含不同已知视角的人脸数据库，然后使用大量的2D人脸识别方法，如特征脸方法、深度脸方法等进行识别。还可以将2D人脸识别结果与3D人脸识别结果进行整合。
2. 多视图人脸整合
   • 借助RGB - D传感器的实时性能，可以实时捕获一系列人脸图像，从而构建更完整的2D/3D人脸模型。
   • 虽然3D人脸模型通常包含121个面部特征点，但某些RGB视图可能无法显示完整的人脸。通过实时3D人脸姿态估计和基于ICP的3D人脸配准方法，可以生成多个原始人脸图像的整合视图，该视图可能包含耳朵和后脑勺等额外特征。
3. 面部表情建