[发明专利]三维人脸识别方法和系统

说明书

本发明提供了一种三维人脸识别方法和系统。所述方法包括：通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对所述双目视觉图像对的虚拟图像对；以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像；根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符；根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果。采用本发明能降低计算成本和所需存储空间。

技术领域

本发明涉及人脸图像处理技术，特别是涉及一种三维人脸识别方法和系统。

背景技术

三维数据处理一直是一个在计算机视觉和计算机图形学方面不断挑战的难题，分析和识别人脸已经成为三维数据处理的重要分支。

随着人脸识别技术的发展，二维人脸识别已经获得了较高的准确性，但是，其所使用的灰度图像对于极端应用场景而言仍然无法实现准确识别，并且由于二维人脸识别的不足，还通过低成本的三维采集装置来推动人脸识别性能的改进，也就是说，三维面部数据和二维面部数据相结合的人脸识别技术被提出，以改善人脸识别的有效性和准确性。

然而，三维面部数据和二维面部数据相结合的人脸识别技术需要昂贵的计算成本且要求巨大的存储空间，进而并不适用于人脸识别技术的广泛应用。

发明内容

基于此，有必要针对如上所述的技术问题，提供一种能降低计算成本和所需存储空间的三维人脸识别方法。

此外，还有提供一种能降低计算成本和所需存储空间的三维人脸识别系统。

一种三维人脸识别方法，包括如下步骤：

通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对所述双目视觉图像对的虚拟图像对；

以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像；

根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符；

根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果。

一种三维人脸识别系统，包括：

输入图像处理模块，用于通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对双目视觉图像对的虚拟图像对；

图像重建模块，用于以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像；

检测模块，用于根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符；

结果生成模块，用于根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果。

上述三维人脸识别方法和系统，通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对双目视觉图像对的虚拟图像对，以虚拟图像对为先验信息重建双目视觉图像对的面部深度图像，根据姿态参数检测面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符，进而根据检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成双目视觉图像对的识别结果，由于局部网格尺度不变特征描述符是一种尺度和旋转不变的特征描述符，可有效克服复杂背影和极端应用场景的干扰，降低计算成本和所需存储空间，从而有效提高三维人脸识别的鲁棒性和一致性。

附图说明

图1为一个实施例中三维人脸识别方法的流程图；