EDA/PLD中的3D人脸识别研究探索

摘要:2D人脸识别技术虽已成熟,但由于单一的2D图像不能提供识别所需的完整信息,故其识别精度很难进一步提高。在人脸识别过程中,特征提取是影响识别效果的一个重要环节,在分析了传统的主成分分析法和由此改进的2D PCA方法的基础上,提出了3D人脸识别方法。该方法将人脸图像分为几个部分分别进行特征提取,同时充分考虑每个部分所包含的特征信息量的多少,并在分类时赋予它们不同的权值。因此,将人脸用立体图像来表示并进行识别是目前提高人脸识别精度的前沿课题。 人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中最主要的方法之一,涉及计算机图形学、计算机视觉、模式识别、机器学习、感知科学、人工智能、计算智能等技术,