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人脸识别先容及寄存柜中应用

 

        人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等许多优点 ,多年来一直受到许多研究者的关注。但是目前的人脸识别方法主要集中在二维图像方面 , 由于受到光照、姿态、表情变化的影响 ,识别的准确度受到很大限制 ,迄今为止 ,建立一个鲁棒的人脸识别系统仍然是一个很困难的问题。
针对人脸识别的难点 ,许多学者致力于这方面的研究。一个较好的办法是利用三维信息进行人脸的识别。三维信息能够更精确地描述人的脸部特征 ,三维信息的获取不易受光照的影响 ,利用三维曲面的配准算法能很好地克服姿态变化的影响 ,通过三维模型合成的面部动作在一定程度上也能克服表情变化的影响 ,因此 ,基于三维信息的人脸识别是一种较鲁棒的识别技术 ,能有效地克服基于二维图像进行识别所遇到的困难。
但是由于三维信息的获取比较困难 ,目前利用三维信息进行识别的报道并不多见。比利时学者 Beumier等利用结构光的方法获取三维数据 ,然后利用曲面匹配的方法进行人脸识别收到较好的效果  。美国的 Gordon等学者利用激光扫描仪获取的距离数据来建立面部曲面 ,通过计算表面曲率寻找凸点、凹点和脊点 ,然后定位面部的一些特征点 ,利用模板匹配的方法进行识别 。德国的 Vet2ter等学者利用单幅图片构建三维模型 ,利用形状和纹理参数来表征个性特征 。
从总体上讲 ,目前三维人脸识别算法还很不成熟 ,是极具挑战性的课题 ,如有突破将具有很强的创新性。
除了采用普通摄像机来捕捉人脸图像外 ,近来的发展趋势是热成像技术。这种技术是通过分析由脸部的毛细血管的血液产生的热线来形成脸部图像 ,即红外温谱图。热成像技术并不需要较好的光源条件 ,即使在黑暗的情况下也可使用 ,并可更好地排除胡须、头发以及化妆引起的脸部变化的干扰。


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