多尺度特征区域曲率相融合的三维人脸识别方法

  依据人眼对不规则特征的感知原理，在多尺度空间理论分析的基础上，通过分析人脸深度信息图中眼睛、鼻子、以及嘴唇等有显著特征区域的曲率变化在不同尺度系数的相关性和相邻角度的系数的相关性，提出多尺度特征区域曲率相融合的三维人脸识别方法，建立显著特征区域的曲率在多个尺度的不同位置、不同方向、多个相邻尺度的同位置、同方向的不同维数的系数模型，克服噪音的影响，提取了可以用来描述人脸深度特征的左右眼、鼻子以及嘴唇等有效低维特征。然后用模糊聚类法进行识别。多尺度特征区域曲率相融合的三维人脸识别方法可应用于人脸识别和掌纹识别等其它模式识别领域。
  多尺度特征区域曲率相融合的三维人脸识别方法其特征在于，建立眼睛、鼻子、以及嘴唇等4个显著特征区域的曲率在多个尺度的不同位置、不同方向、多个相邻尺度的同位置、同方向的不同维数的系数模型，克服噪音的影响，实现了描述人脸深度特征的左右眼、鼻子以及嘴唇等有效低维特征的提取；所述整个识别方法的实现。