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基于关键点和局部特征的三维人脸识别

更新时间：2019-12-25 11:31:16 大小：2M 上传用户：zhiyao6 查看TA发布的资源 标签：三维人脸识别 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

为了减少表情变化对三维人脸识别的影响,提出一种基于关键点和局部特征的三维人脸识别算法.根据有价值轮廓线和平均曲率检测关键点;根据DAISY描述符的形式构造局部特征的空间结构,采用形状指数直方图、倾斜角直方图和方向角直方图作为局部特征,进行关键点匹配;并利用匹配成功的关键点数目衡量2个人脸曲面的相似度.基于FRGC v2.0数据库和Bosphorus数据库开展身份识别实验,获得了96.9%和95.8%的Rank-1识别率.实验证明所提出的方法识别性能较好,并对表情变化识别具有一定的鲁棒性.

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（

工学版

报

ꢀ

）

浙

江

大

学

ꢀ

第

卷第

期

３

Ｖｏｌ．５１Ｎｏ．３

Ｍａｒ．２０１７

５１

（

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈｅｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｃｉｅｎｃｅ

ꢀ ꢀ

）

年

月

３

ｊ

ｇ

ｙ

ｇ

ꢀ

２０１７

：

／

ＤＯＩ１０．３７８５．ｉｓｓｎ．１００８９７３Ｘ．２０１７．０３．０２１

ｊ

－

基于关键点和局部特征的三维人脸识别

，，，

郭梦丽达飞鹏邓星盖绍彦

ꢀ

（，

东南大学自动化学院江苏南京

；

，

东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京

２１００９６

）

２１００９６

：，

要为了减少表情变化对三维人脸识别的影响提出一种基于关键点和局部特征的三维人脸识别算法根据有

．

摘

ꢀ

；

价值轮廓线和平均曲率检测关键点根据

，

描述符的形式构造局部特征的空间结构采用形状指数直方图

、

ＤＡＩＳＹ

，；

倾斜角直方图和方向角直方图作为局部特征进行关键点匹配并利用匹配成功的关键点数目衡量个人脸曲面

２

，

数据库开展身份识别实验获得了

的相似度基于

．

数据库和

和的

９６．９％９５．８％Ｒａｎｋ１

－

识

ＦＲＧＣｖ２．０

ꢀ

Ｂｏｓｈｏｒｕｓ

ｐ

，

别率实验证明所提出的方法识别性能较好并对表情变化识别具有一定的鲁棒性

．

：；；；；

关键词三维人脸识别表情变化关键点检测局部特征直方图

：

ＴＰ３９１

ꢀ

：

Ａ

：

文章编号

１００８９７３Ｘ２０１７０３０５８４０６

ꢀꢀꢀꢀꢀ

（

）

中图分类号

文献标志码

ꢀꢀꢀꢀ

ꢀ

３Ｄｆａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｋｅｏｉｎｔｓａｎｄｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅ

ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ｇ

ｙｐ

，

ＧＵＯＭｅｎｌｉＤＡＦｅｉｅｎＤＥＮＧＸｉｎＧＡＩＳｈａｏａｎ

－

ｙ

，

ꢀ

ｇ

－

ꢀ

－

ｐｇ

ꢀ ｇ

ꢀ

（

，

，；

ＳｃｈｏｏｌｏＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｎｉｎ２１００９６ＣｈｉｎａＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ

ｙ

ꢀ

ｆ

ｙ

ｊｇ

ｙｆ

ꢀ ꢀ

ꢀ

，，，，

ｏＣｏｍｌｅｘＳｓｔｅｍｓｏＥｎｉｎｅｅｒｉｎＭｉｎｉｓｔｒｏＥｄｕｃａｔｉｏｎＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｎｉｎ２１００９６Ｃｈｉｎａ

ꢀ

）

ꢀ

ｙ

ꢀ

ｆ

ꢀ

ｐ

ｆ

ｇ

ｙｆ

ꢀ ꢀ

ｙ

ｊｇ

ꢀ

：

ＡｂｓｔｒａｃｔＡｎｏｖｅｌ３Ｄｆａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｋｅｏｉｎｔｓａｎｄｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｗａｓｒｏｏｓｅｄｔｏ

ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ｙｐ ꢀｐｐ

ꢀ

ｇ

ꢀ

，

ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｍａｃｔｏｆｅｘｒｅｓｓｉｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎ３Ｄｆａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｋｅｏｉｎｔｓｗｅｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎ

ꢀ ꢀ ｐ ꢀ ꢀ ｐ ꢀ ꢀ

ｙｐｇ

ꢀ

ｇ

ꢀ

，

ｔｏｔｈｅｖａｌｕａｂｌｅｒｏｆｉｌｅａｎｄｍｅａｎｃｕｒｖａｔｕｒｅ．Ｔｈｅｎｔｈｅｓａｔｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｗａｓｓｅｔａｓ

ꢀｐ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ꢀ

，

ＤＡＩＳＹｄｅｓｃｒｉｔｏｒ．Ｔｈｅｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｃｏｎｃａｔｅｎａｔｉｎｔｈｅｈｉｓｔｏｒａｍｓｏｆｓｈａｅｉｎｄｉｃｅｓｓｌａｎｔ

ꢀｙ ꢀ ꢀ ｐꢀ

ꢀ

ｐ

ꢀ

ｇ

ꢀ

ｇ

ꢀ

，

ｙ

；

ａｎｌｅｓａｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｌｅｓ．Ｆｉｎａｌｌｔｈｅｍａｔｃｈｏｆｋｅｏｉｎｔｓｗａｓｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｋｅｏｉｎｔｓ

ｇ ꢀ

ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ｙｐ ꢀｐ ꢀ ꢀ ｙｐ

ꢀ

ｗｈｉｃｈｗｅｒｅｍａｔｃｈｅｄｒｏｅｒｌｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｏｆｔｗｏｆａｃｅｓｕｒｆａｃｅｓ．Ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ

ｙ ꢀ

ꢀｐｐｙ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

ꢀ

，

ｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｏｎｔｈｅＦＲＧＣｖ２．０ｄａｔａｂａｓｅａｎｄｔｈｅＢｏｓｈｏｒｕｓｄａｔａｂａｓｅ．Ａｓａｒｅｓｕｌｔｔｈｅ

ꢀ ꢀ ꢀꢀ

ｐ

ꢀ

ｐ

ꢀ

，

ｒａｎｋｏｎｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｓｏｆｔｈｅｔｗｏｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓａｒｅ９６．９％ａｎｄ９５．８％ｒｅｓｅｃｔｉｖｅｌ．Ｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌ

ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ｐ ꢀ ꢀ ꢀ ｐ

－

ꢀ

ｇ

ꢀ

ｐ

ｙ

ｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｒｏｏｓｅｄａｌｏｒｉｔｈｍｃａｎａｃｈｉｅｖｅｈｉｈｅｒｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｉｓｒｏｂｕｓｔ

ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ꢀ ｇ ꢀ

ꢀ

ꢀｐｐ

ｇ

ꢀｐ

ꢀ ꢀ ꢀ

ｔｏｅｘｒｅｓｓｉｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎｓ．

ꢀ ｐ ꢀ

：；；；；

Ｋｅｗｏｒｄｓ３Ｄｆａｃｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｅｘｒｅｓｓｉｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎｓｋｅｏｉｎｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｈｉｓｔｏｒａｍｓ

ꢀ

ｇ

ｐ

ꢀ

ｙｐ

ꢀ

ｇ

ｙ

ꢀ

，

在现代社会中身份认证在许多场合都有着重

敏感等缺陷三维人脸识别利用脸部曲面的几何信

．

ꢀꢀ

，、

要的应用其中人脸识别因其具有自然友好等优势

（：、），

息如曲率法向量和测地距离等进行身份识别

有着更广阔的应用前景二维人脸识别技术已经有

．

正成为近几年学术界的研究热点尽管与二维人脸

．

，、

几十年的研究历史但仍然存在对光照姿态和化妆

，

识别相比有较大的优势三维人脸识别仍然面临受

：

（）：

浙江大学学报工学版网址

ｗｗｗ．ｚｕｏｕｒｎａｌｓ．ｃｏｍｅｎ

／

收稿日期

２０１６０１０４．

ꢀ ꢀ

ｊｊ

ｇ

：

基金项目国家自然科学基金资助项目

（

，，

６１４０５０３４５１４７５０９２５１１７５０８１

）；

高等学校博士学科点专项科研基金资助项目

（

）；

２０１３００９２１１００２７

；

（

＿

）

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目

ＫＹＬＸ１５０１１７．

，，

硕士从事计算机视觉与三维人脸识别研究

．ＯＲＣＩＤ０００００００１７６８５７５２７．

：

作者简介郭梦丽

（

—），

：

女

１９９０

－

：

Ｅｍａｉｌｍｅｎｌｉｍｌ１６３．ｃｏｍ

ｇｇ

－

＠

：

通信联系人达飞鹏

，

男

，

教授

．ＯＲＣＩＤ０００００００１５４７５３１４５．Ｅｍａｉｌｄａｆｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ

ｐ＠

：

－

第

期

，：

郭梦丽等基于关键点和局部特征的三维人脸识别

３

５８５

，

表情变化干扰的巨大挑战由表情变化引起的人脸

，

子部分组成的轮廓线稳定性和表征性更好如图

１

，

所示因此本文选择由有价值轮廓线中的点组成关

．

非刚性形变会导致识别算法难以区分个人脸之间

２

的差异是由表情变化引起的还是由类间差异引起

键点集

Ｐ．

１

，

的为了解决表情变化影响识别的问题许多解决方

．

，

提取中心侧面轮廓线中心侧面轮廓线即人脸对

，：

案相继被提出主要分为类基于空域的直接匹

３

称面与人脸曲面的交线采用中心区域人脸镜像匹配

．

［］

１０

、

配基于局部特征的匹配以及基于整体特征的

，

确定人脸对称面中心区域取人脸曲面上以鼻

法

［］

１

［］

１１

尖点为球心

、

５０ｍｍ

，

（）

为半径的区域如图所

２ａ

匹配

．

，

基于空域的直接匹配不提取特征直接进行曲

，

初始对称面为

Ｆ

，

本文

Ｓ

示设中心区域曲面为

．

Ｓ

（

ｉｎｔｅｒａ

－

，

平面中心侧面轮廓线提取步骤如下

ｏｚ．

ｙ

面相似度匹配常用方法有最近邻迭代点法

．

选为

［］

２

），

该算法是一种刚性匹配

，

）

计算曲面关于的镜像曲面

１

ｔｉｖｅｃｌｏｓｅｓｔｉｏｎｔＩＣＰ

ꢀ ꢀｐ

Ｆ

Ｓ

Ｆ′．

，

算法迭代地计算曲面之间在几何空间上的刚性变

）

，

对齐得到旋转和

Ｆ

使用

算法将

向

２

ＩＣＰ

Ｆ′

平移矩阵将旋转和平移矩阵应用在整个原始人脸

曲面上得到对齐后的人脸曲面

，，

换以使两者对齐误差最小但表情变化属于非刚性

，

［］

３

，

形变导致这一算法稳定性不强

等

提出利

．Ｍｉａｎ

．

）

取原始人脸曲面和对齐后的人脸曲面的均

３

用鼻子和额头等近似刚性的区域进行

匹配的

ＩＣＰ

方法来增强算法稳定性基于局部特征的匹配主要

．

，

值得到新的人脸曲面用主成分分析法提取新得到

，

人脸曲面的个相互垂直的主轴方向将第一二

３

、、

利用人脸曲面上关键点周围区域的几何统计信息

，，

受表情变化影响较小具有高稳定性和高辨识度并

、

ｘ

、

ｚ

，

轴

三主成分对应的主方向分别作为

轴

ｙ

［］

４

，

受到众多研究人员的关注其中

．

等

提出从

对称面即此时坐标下的

Ｓ′

平面

ｏｚ．

ｙ

Ｗａｎ

ｇ

、

和

ＧａｂｏｒＬＢＰＨａａｒ

，

特征通过增强

）

计算对称面与原始人脸曲面的交线即为

４Ｓ′

，

深度图中提取

，（）

中心侧面轮廓线如图所示

２ｂ

和训练弱分类器选择分离性最高的特征

．Ｓｍｅｅｔｓ

．

［］

５

等

采用

的方法利用平均曲率进行关键

ＭｅｓｈＤＯＧ

点检测并提取关键点周围的

特征

Ｍｅｓｈｓｉｆｔ

．Ｘｕ

［］

６

等

提出在深度图和强度图中提取

Ｇａｂｏｒ

局部特

，

征采用线性判别分析

（

ＬＤＡ

）

与

ＡｄａＢｏｏｓｔ

结合的

，

特征进行降维从而得

学习机制对提取到的

Ｇａｂｏｒ

到鲁棒性较强的特征本文所提出的算法就属于这

．

一类算法基于整体特征的匹配算法提取人脸模型

．

［］

７

，

的整体特征如

等

Ｃａｉ

提出利用个形状之间的映

２

［］

８

射提取非刚性形变进行人脸识别

等

提出

采用可形变三维人脸模型来判断不同人脸之间的差

异是由表情变化引起的还是由类间差异引起的

．Ａｌｏｓａｉｍｉ

．

（

中心侧面轮廓线和有价值轮廓线对比不同线型

图

１

ꢀ

，

在这些方法中局部特征匹配算法是针对表情

）

代表不同个体

，、

变化问题最有效的解决方法对遮挡杂波也有很强

Ｆｉ．１Ｃｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｃｅｎｔｅｒｒｏｆｉｌｅｓａｎｄｖａｌｕａｂｌｅｒｏ

ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀｐ－

ｇｐ

，

的鲁棒性为克服表情变化影响本文提出一种基于

．

（

ｆｉｌｅｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｉｎｅｔｅｓｒｅｒｅｓｅｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｒ

ｙｐ ꢀ ｐ

ꢀｐ－

ꢀ

关键点和局部特征的三维人脸识别算法

．

）

ｓｏｎｓ

关键点检测

１

ꢀ

：）

由有价值

１

本文提出的关键点由两部分组成

；）

由平均曲率

Ｐ２

１

轮廓线均匀采样得到的关键点集

筛选得到的关键点集

Ｐ．

２

关键点集

１．１

Ｐ

１

ꢀ

由于过人脸对称面的中心侧面轮廓线被认为具

图

价值轮廓线的提取步骤

２

ꢀ

，

有很好的表征性和鲁棒性而且一般认为鼻子附近

Ｆｉ．２Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｔｅｓｏｆｖａｌｕａｂｌｅｒｏｆｉｌｅｓ

ｇ

ꢀ ꢀ ｐꢀ ꢀ ꢀｐ

［］

９

，

区域具有最好的稳定性

由中心侧面轮廓线的鼻

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