存在姿态变化及部分遮挡或缺失情况下的鲁棒 3D 人脸识别
计算机视觉与模式识别
2014-08-19 v1
摘要
本文提出了一种鲁棒的 3D 人脸识别系统，能够处理现实世界中的姿态变化及遮挡问题。该系统首先输入 3D 距离图像，并利用 ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法同时进行配准。本工作中使用的 ICP 通过最小化探测模型与库模型之间的距离，将面部表面配准到通用模型上。然而，ICP 的性能高度依赖于初始条件。因此，有必要提供初始配准，该配准将通过迭代得到改进，最终收敛至最佳对齐状态。一旦面部完成配准，通过对 3D 图像深度图值进行阈值处理，自动提取遮挡区域。检测到遮挡区域后，利用主成分分析（PCA）进行修复。去除遮挡后的修复图像随后被输入识别系统进行分类。特征以面部法向量的形式从重建的非遮挡面部图像中提取。在 Bosphorus 3D 人脸数据库的遮挡面部图像上获得的实验结果表明，我们的遮挡补偿方案达到了 91.30% 的识别准确率。
引用
@article{arxiv.1408.3709,
title = {Robust 3D face recognition in presence of pose and partial occlusions or missing parts},
author = {Parama Bagchi and Debotosh Bhattacharjee and Mita Nasipuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.3709},
year = {2014}
}
备注
the paper is of 15 pages, International Journal in Foundations of Computer Science & Technology (IJFCST), Vol.4, No.4, July 2014