三维人脸识别基于人脸全自动定位的识别方法

  一、基于人脸全自动定位的三维人脸识别方法包括： 
  1、获取待识别的二维人脸图像； 
  2、从二维人脸图像提取特征； 
  3、对提取的特征进行压缩处理，得到经压缩处理的特征； 
  4、对经压缩处理的特征进行分类处理，得到分类结果； 
  5、将分类结果与预设的分类结果进行匹配，根据匹配结果对待识别的人脸图像进行识别； 
  二、在将分类结果与预设的分类结果进行匹配的步骤之前，获取预设的分类结果，包括： 
  1、对预设的数据库中的二维人脸图像进行多子空间的形状建模，得到二维人脸形状模型； 
  2、对二维人脸图像进行局部纹理建模，得到二维人脸局部纹理模型； 
  3、根据二维人脸形状模型和局部纹理模型，对二维人脸图像进行精确定位； 
  4、根据预设的三维人脸形状模型以及对二维人脸图像的精确定位结果，对二维人脸图像进行三维重建，得到三维人脸图像； 
  5、对三维人脸图像进行光照模型处理，得到姿态、光照变化的虚图像； 
  6、对虚图像进行分类处理，并将得到的分类结果作为预设的分类结果； 
  三、其中，根据二维人脸形状模型和局部纹理模型，对二维人脸图像进行精确定位，包括： 
  根据预设算法对二维人脸形状模型进行优化处理，得到较优的姿态参数、几何参数和形状参数； 
  利用较优的姿态参数、几何参数和形状参数，构建二维人脸图像的较优形状模型； 
  利用较优形状模型，对二维人脸图像进行精确定位。 
  通过对二维人脸图像进行三维重建和光照模型处理，得到不同姿态的人脸虚图像，从而在仅有一张标准人脸图像的情况下，使用变化模拟方法生成姿态和光照变化的虚图像，增加了图像的姿态和光照变化的样本空间，通过对虚图像设计分类器，可以使人脸图像的识别具有很高的识别率。