48、基于3D图像的人脸识别技术详解

基于3D图像的人脸识别技术详解

在当今科技飞速发展的时代，人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，在安防、金融、交通等众多领域得到了广泛应用。而基于3D图像的人脸识别技术，凭借其更高的准确性和鲁棒性，成为了该领域的研究热点。本文将详细介绍几种基于3D图像的人脸识别方法，包括UR3D、UR3D - PS、URxD - PV和UR2D。

1. UR3D 3D人脸识别方法

UR3D是一种纯几何方法，无需任何统计训练。它通过变形注释人脸模型（AFM）来捕捉每个对象的面部形状，并利用AFM的UV参数化将3D信息高效地表示在2D结构中。随后在小波域中对该结构进行分析，光谱系数定义了用于不同对象比较的最终元数据。

该方法主要包括以下步骤：
1. 数据采集 ：从传感器获取原始3D数据，并使用依赖于传感器的预处理将其转换为多边形表示。
2. 配准 ：使用两阶段方法将数据配准到AFM。
3. 可变形模型拟合 ：使用基于细分的可变形模型框架将AFM拟合到数据。
4. 几何图像分析 ：从拟合的AFM中导出几何和法线贴图图像，并应用小波分析提取减少的系数集作为元数据。

2. 用于部分扫描的3D人脸识别：UR3D - PS

UR3D主要关注3D正面面部扫描，无法处理大量缺失数据。而UR3D - PS则将重点转移到处理带有缺失数据的3D部分扫描，如大偏航旋转的侧面面部扫描。其目标是无缝处理正面和侧面扫描，生成与姿势无关的生物特征签名，使该方法更适合实际应用。