23、3D生物识别技术：现状与未来展望

3D生物识别技术：现状与未来展望

1. 生物识别技术概述

生物识别技术利用人类的生理和行为特征进行身份验证，有着悠久的历史。在日常生活中，我们常通过面部、声音和步态来识别他人。在法律和商业交易中，签名被用作官方验证方法；在法医领域，指纹和DNA则是有效的识别手段。近年来，为满足各种安全需求，越来越多的精力被投入到开发有效的3D生物识别系统中。

2. 3D生物识别技术的主要类型及方法

2.1 3D面部识别

• 数据采集 ：基于飞行时间（ToF）深度相机，通过测量光线从照明单元发射到物体再返回探测器的时间来获取3D面部数据。这种相机在3D面部成像方面表现出很强的鲁棒性。
• 处理流程
  1. 预处理 ：对原始的3D噪声数据进行去噪、面部检测和面部区域细化等操作，从其中裁剪出3D面部。
  2. 特征提取 ：使用3D局部二值模式（3D LBP）方法提取3D面部的几何特征。
  3. 分类 ：采用AdaBoost算法进行分类。
• 实验验证 ：构建了一个包含来自45个人的270个样本的3D面部数据库，并进行了一系列验证和识别实验。结果表明，该方法非常适合基于飞行时间深度相机的3D面部识别。

2.2 3D耳部识别