深圳新维智能科技有限公司3D人脸识别系统生产厂家
全国咨询热线:13377555645
您的位置:首页>行业新闻>详细内容

咨询热线

13377555645

三维人脸识别技术与流程

作者:深圳新维智能科技有限公司浏览:时间:2019-12-17

1、采集待识别目标人脸的图像数据,并对其中的人脸关键点进行标定,其中,人脸的图像数据包括人脸的深度图像和人脸的彩色图像;

 1、采集待识别目标人脸的图像数据,并对其中的人脸关键点进行标定,其中,人脸的图像数据包括人脸的深度图像和人脸的彩色图像;
 2、根据标定后的人脸的深度图像进行三维人脸重建,得到三维人脸重建模型;
 3、计算三维人脸重建模型中的预设数量的各关键点之间的表面距离,生成表面距离矩阵;
 4、将表面距离矩阵转化为人脸标准型;
 5、从人脸标准型中提取出待识别特征向量;
 6、将待识别特征向量与预设的人脸特征数据库中已有的特征向量进行对比,实现三维人脸识别。
 7、通过RGB摄像头采集待识别目标人脸的彩色图像,并从人脸的彩色图像中检测出人脸各关键点的位置,并对人脸各关键点的位置进行标定;
 8、通过深度摄像头采集待识别目标人脸的深度图像,将各关键点的位置对应到人脸的深度图像中,并从人脸的深度图像中剪裁出人脸区域。
 9、根据深度摄像头的内参公式,将人脸的深度图像转换为3D点云;
 10、对3D点云进行降采样,以去除3D点云中的离群点;
 11、对去除离群点的3D点云进行表面重建,得到三维人脸重建模型。
 12、基于预设的动态规划中的更短路径算法,计算出三维人脸重建模型中各关键点之间的更短表面距离;
 13、将各关键点之间的更短表面距离组合在一起,形成表面距离矩阵。
 14、基于等距映射算法,将表面距离矩阵转化为人脸标准型。
 15、计算人脸标准型的K阶矩,并以K阶矩作为待识别特征向量。
 16、计算待识别特征向量与预设的人脸特征数据库中已有的特征向量之间的欧氏距离以及余弦距离,并将欧式距离和余弦距离进行加权组合,得到待识别距离;
 17、将待识别距离与预设的距离阈值进行比较,并根据比较结果实现三维人脸识别。