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初探三维人脸识别技术
杜艳绥
(辽宁行政学院,辽宁沈阳110161)
数字执本与变用
摘要：随着信息化技术的不断发展，用户信息的安全性成为备受关注的间题之一，传统的口令对身份的验证已经不能满是人们的需求，三维人验识列技术作为一种典型的生物特征识别技术成为身份识列的重要发展方向。三够人险识别技术既有非接触性、信息完备等独待的优点，又有数据处理难度大、娄态表情年龄等因素的制约，因而在研究上具有重要的理论意义和现实意义，
关键词：三诊人险识别；关键技术；生物特征
中图分类号：TP391.4 1三维人脸识别相关概述
1.1三维人险识别的介绍
文献标识码：A
如今的人类社会已经步人到了信息化时代，各种各样的信息充序在我们的周围，在线支付、信息化办公、远程教育等都离不开身份的认证与识别，传统的验证方式通常是用户名与密码的结合，但是这种存在着不安全性，很容易被伪造或是窃取，口令验证越来越不适应社会信息的发展。而生物识别技术则主要是通过人类的生物特征来进行的一种身份验证的技术，由于生物特征的独特性和唯一性，可以满足身份验证的需要。比如：人脸识别、指纹识别、手型识别、虹膜识别、DNA识别等。而在众多生物识别中人脸识别则是使于信息的采集，可以非接触的、友好的人机交互的方式，尤其伴随着技术的成熟，也由原有的二维灰度图像逐步的升级为三维人脸识别。
1.2三维人脸识别与二维人险识别的区别
人脸识别的技术起源于上世纪初，经过数十年的发展，二维人脸识别逐步转变为三维人脸识别，二维人脸识别的缺陷主要有：(1) 光照条件对人脸识别的时候会因为光照角度或是光照强度的不同而得到不同的二维图像视觉效果。(2)人脸姿态在不同的姿态条件下会出现很大的差异性，最终导致识别判断的错误性。(3)人脸的面部表情会使人脸识别过程中出现确差，破坏二维图像中。
二维人脸识别存在的缺陷可以通过三维人脸识别技术有所改
变，比如光照条件问题可以通过基于Gamma灰度矫正的方式解决，人脸姿态的间题可以通过对不同角度而形成的二维人脸识别的图像进行合成来建模从面抑制姿态变化造成的成像影响，人脸的面部表情间题可以通过基于频率域或统计的方法提取表情特征，从而达到人脸识别。尽管三维人脸识别可以极大程度的改善二维人脸识别，但是却存在着算法较多、规模较大、限制条件较多等间题，因面三维人脸识别技术也存在着一定的制约性，
首先，人脸识别技术很多是对二维人脸识别技术的延续，许多技术方法与手段尚不成熟，未能完全发挥出三维图像的优势。其次，三维人脸图像对于光照条件不明感，对于姿态、表情、年龄等方面的因素也会对三维人脸识别的效果造成影响，仍需技术加以克服。最后，三维人脸的分辨率要求越来越高，信息量也在不断加大，如何利用有效的数据降维方法和提高数据信息存储等，都需要较高的要求。
2三维人脸识别的关键技术
2.1基于几何特征直接匹配的方法
三维人脸识别是一种空间的立体结构。基于几何特征的方法就是将识别到的人脸看成是一张张的曲面，不需要对人脸的图像特征收稿日期：2017-09-09
文章编号：1007-9416(2017)09-0234-0)
进行提取，只需要在曲面上对数据进行相应的匹配。主要采用的方法为选代最近点法(ICP)和豪斯多夫(Hausdorff)距离法。
2.2基于局部特征的方法
基于局部特征的方法主要采用的思想就是通过利用有限的人脸局部的区域来对原始的人脸进行表征，这样就会使人脸特征的数据量在一定程度上减少，但是却需要对人脸局部的区域选取选择好的方案进行细致的分析与设计，这样才能确保在进行局部特征选取的时候采用的区域是具有代表性与可分性的。其中采用的方法主要有：基于LBP(Local BinaryPatterns)即二值模式的方法,通过对特征表达与处理最终达到对人脸进行识别目的的局部描述符法以及基于曲率特征的方法2)。
2.3多数据多技术融合的方法
多数据多技术的融合方式作为人脸识别技术中新的发展方向，任何一种人脸成像数据都是对客观对象的一种描述，都包含了若干有价值的信息；但是每一种数据也有自已的局限和不足，伴随着人脸识别技术的发展，技术和方法都在大大的改进，将多种手段与技术进行送代和融合，可以极大程度的对人脸识别的效果得到提高。 3三维人脸识别的几种方法
31基于复款域的多数据融合三维人险识别
多数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。一般来说，多数据融合技术主要分为三个层次，即：数据级融合、特征级融合以及决策级融合。通过将多个数据进行融合的方法可以获取到更多的信息量，有用的信息量也在加大，这样就可以在多数据进行融合的基础上来互相的取长补短，可以使提高的识别率有大幅度的增强，同时获取到的识别效果也更好，任何一个人的人脸都是一种客观对象数据的描述，里面包含了许多有价值的信息，多种的数据融合方式进行三维人脸识别优于单一传统的识别方法3]
3.2基于不同姿态三维人脸深度图识别
对于人脸识别来说，姿态的间题是人脸识别间题研究的瓶颈，也就是说当成像的对象面部的表情发生变化的时候，那么整个人脸的区域的成像就都会发生变化，在一些情况之下，人脸的图像会因为视觉的感官的改变而发生变化，这样就会导致整个人脸的区域成像效果也发生了相应的改变。这种变化是难以捕提和把握的，因而就对人脸的识别增大了其难度，就目前来说对于人脸的不同姿态的三维人脸成像的方法主要有三种，首先是通过单幅或者是多幅的二
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作者简介：社艳绥(1982一),女,满族,辽宁绥中人,硕士,毕业于东北大学,副教投,研究方向：计算机应用
方方数据