本文详细介绍了三维人脸识别的预处理步骤，包括填洞插值、图像重采样、鼻尖点检测、人脸提取、降噪去spike以及姿态矫正。通过这些步骤，能够有效地处理三维人脸数据，为后续的识别切割做好准备。文章提供了matlab源码，但可能因版本差异在其他环境下运行受限。
本文由兔死机发布在http://blog.youkuaiyun.com/smartempire/article/details/31373817
最近在做三维人脸识别相关的东西，在已获取三维数据的情况下进行人脸的识别切割是第一步，本文将介绍预处理内的几个操作，最终给出切割后的三维人脸数据以及经过变换的灰度图像。
作者之前申请了国内的三维人脸数据库都没申请到，FRGC v2库也没有回复，只申请到了一个非常小众的库，此库重点是研究有遮挡情况下的三维人脸识别，所以不太符合后面要做表情变化研究。
1、填洞插值操作
扫描得到的数据可能会有一些洞，如下图的眼睛眉毛等部分，所以需要采用cubic等方式进行插值，而且脸部会有称为spike的凸起，这个在后面分割出人脸后会进行消除。需要注意的是，原始数据的x,y轴上的坐标并不是等间距的，所以在插值后需要进行重采样，使得x,y轴上为等间距。
原始三维数据
2、图像插值重采样
之所以会有这一步，是因为三维数据经过插值重采样之后与二维图像的像素点已经不是一一对应的关系了，所以为了接下来的人脸区域检测等操作需要类似的重采样。原始图像与插值重采样后的图分别如下：
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