9、3D面部生物识别技术：现状、挑战与未来

3D面部生物识别技术：现状、挑战与未来

1. 生物识别数据库概述

在大规模人群应用生物识别技术时，如针对所有前往美国的访客，构建合适的数据库架构至关重要。3D面部生物识别数据集规模庞大，即便只有几千个样本，数据量也常达GB甚至TB级别。对于集中式数据库而言，大数据的检索和匹配是采用该技术的一大阻碍，如何组织和处理这些海量信息一直是研究热点。

目前，数据库组织数字和字符串信息到关系型或对象关系型数据库已通过如Oracle和Microsoft SQL Server等数据库管理系统实现高效和标准化。同时，许多研究者致力于多媒体信息索引，如对图像或视频进行索引。多媒体数据集有三种数据检索机制：基于属性、基于文本和基于内容的检索，每种检索机制对应不同的索引机制。FastMap就是一种基于内容的算法，用于传统和多媒体数据集的索引，它将不同对象映射到k维空间的点，k由用户定义，并保留对象间的差异。

2. 生物识别数据集的分类与应用

2.1 数据集分类

生物识别数据集可分为三类：训练数据集、目标数据集和查询数据集。
- 训练数据集 ：用于开发算法、测试方法的正确性和可靠性，通常从目标数据集中随机选取，以推导规则或为接受/拒绝标准分配权重。
- 目标数据集 ：随时间收集的原始数据集，会不断更新。
- 查询数据集 ：运行时采集的扫描数据，输入识别和/或认证系统以得出接受或拒绝的结果。

2.2 公开数据库

有许多用于研究的2D和3D图像公开数据库，如Color (Fac