22、基于ToF深度相机的3D人脸验证系统：原理、方法与实验结果

基于ToF深度相机的3D人脸验证系统：原理、方法与实验结果

在当今科技飞速发展的时代，3D人脸验证技术因其在安全、便捷等方面的优势，正逐渐成为研究和应用的热点。本文将详细介绍一种基于ToF深度相机的3D人脸验证系统，包括其特征提取方法、分类器构建以及实验测试结果。

1. 特征提取

特征提取是3D人脸验证系统的关键步骤，它直接影响到后续分类和识别的准确性。在本系统中，我们采用了3D Local Binary Patterns（3D LBP）方法来进行特征提取。

1.1 3D LBP原理

LBP（Local Binary Patterns）最初是用于2D纹理描述和识别的方法。它通过将每个像素的3 * 3邻域与中心像素的值进行阈值比较，并将结果视为二进制数来标记图像的像素。例如，LBP8,1使用半径为1的圆上的8个邻域像素。一般来说，LBPP,R指的是在半径为R的圆上有P个等间距像素的邻域大小。
然而，直接将LBP应用于深度数据时，它只能编码深度差异的符号，不足以描述3D人脸。因为不同人的面部表面在同一点的不同深度差异可以区分不同的人脸。为了解决这个问题，我们提出了3D LBP方法。
在计算3D LBP值时，我们不仅编码了与相邻像素的灰度差异的符号，还考虑了差异值本身。使用4位来跟踪差异值：最低位用于深度差异的符号，3位用于深度差异的绝对值。

1.2 3D LBP计算步骤

1. 将2D LBP应用于深度图。
2. 根据统计分析，局部窗口中超过90%的点之间的深度差异小于7。因此，3个最低二进制单位可以对应深度差异绝对值的二进制数：0 - 7被分配到更高层。
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