33、2D与3D融合的人脸识别技术深度解析

2D与3D融合的人脸识别技术深度解析

1. 3D人脸识别基础

1.1 多边形网格与数据表示

在3D人脸识别中，多边形网格是重要的数据结构。它不仅包含点的坐标（点云，这里的点被称为顶点），还涵盖了顶点之间的边和面。网格可以有多种表示方式，比如邻接表或三角网格。

不同的面部表示方式会影响识别算法的复杂度。点云通常是最难处理的，例如，给定一个点，搜索其k近邻或特定距离内的点是一项耗时的任务。相反，距离图像或网格隐含了点结构的信息，因此给定一个点，其相邻点很容易获取。

1.2 3D面部数据的优势

通过捕捉面部的三维数据来构建3D面部模型，可以克服2D面部匹配中由于姿势和光照变化（不考虑镜面反射）导致的误差。

2. 3D人脸识别技术现状

2.1 发展历程

3D人脸识别的早期工作在十多年前就已提出。由于采集技术的限制，直到20世纪90年代末才难以收集到足够的实验数据。实际上，直到2003年，实验数据集中代表的人数才达到100人。因此，整个20世纪90年代该领域的研究相对较少，之后随着数据集的不断增大和多种人脸识别技术的发展，研究活动稳步增加。

2.2 主流方法及成果

方法提出者	方法概述	测试数据集	主要成果
Ocegueda等	提出随机马尔可夫场（MRF）模型分析晶格顶点的