图7 三维建模的系统框图
三维人脸建模、待识别人脸的姿态估计和识别匹配算法的选取是实现三维人脸识别的关键技术。随着采用三维图像识别人脸技术的发展,利用直线的三维图像信息进行人脸识别已经成为人们研究的重心。
4 总结与展望
人脸自动识别技术已取得了巨大的成就,随着科技的发展,在实际应用中仍然面临困难,不仅要达到准确、快速的检测并分割出人脸部分,而且要有效的变化补偿、特征描述、准确的分类的效果,还需要注重和提高以下几个方面:
(1) 人脸的局部和整体信息的相互结合能有效地描述人脸的特征,基于混合模型的方法值得进一步深入研究,以便能准确描述复杂的人脸模式分布。
(2) 多特征融合和多分类器融合的方法也是改善识别性能的一个手段。
(3) 由于人脸为非刚体性,人脸之间的相似性以及各种变化因素的影响,准确的人脸识别仍较困难。为了满足自动人脸识别技术具有实时要求,在必要时需要研究人脸与指纹、虹膜、语音等识别技术的融合方法。
(4) 3D形变模型可以处理多种变化因素,具有很好的发展前景。已有研究也表明,对各种变化因素采用模拟或补偿的方法具有较好的效果。三维人脸识别算法的选取还处于探索阶段,需要在原有传统识别算法的基础上改进和创新。
(5) 表面纹理识别算法是一种最新的算法[52],有待于我们继续学习和研究出更好的方法。
总之,人脸识别是极富挑战性的课题仅仅采用一种现有方法难以取得良好的识别效果,如何与其它技术相结合,如何提高识别率和识别速度、减少计算量、提高鲁棒性,如何采用嵌入式及硬件实现,如何实用化都是将来值得研究的。
参考文献
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