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3D人脸识别系统的实现过程

来源:www.atk3d.com发布时间:2020-12-16

  常规的脸识别需要的四个步骤:人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取,同时这也是3D人脸识别系统的四个主要的组成部分。
  1、人脸图像预处理:图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节,因为图像采集的地点光线等因素不同,图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息,提高图片的质量,突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利,达到更快更准确的目的。
  2、人脸图像匹配与识别:通过摄像头采集到的图片进行信息处理,通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算,并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对,当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出,达到解锁的目的。
  3、人脸图像采集及检测:人脸图像通过摄像头等方式以静态图像,动态图像等方式进行记录,通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。
  4、人脸图像特征提取:通过对预处理之后的图像进行分析计算,提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类:一种是基于知识的表征方法,首先需要提取出人脸的五官,如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点,在计算这些特点之间的位置关系,将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

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