红外结构光人脸三维面形测量

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三光带激光三维人体面部扫描系统的研制

三光带激光三维人体面部扫描系统的研制

三光带激光三维人体面部扫描系统的研制概述:三光带激光三维人体面部扫描系统是一种新型的光学成像技术,它采用激光三维扫描技术和光学成像技术相结合,可以高精度、高速度地获取人体面部三维图像数据。

该系统的研制旨在为现代医学美容、面部识别、面部动作分析以及虚拟现实等领域提供一种高效、精准的数字成像技术工具。

系统原理:三光带激光三维人体面部扫描系统采用光学显微镜,通过将人体面部环境中散射的三个光束捕捉,然后再用光电二极管阵列进行检测和数据处理。

这个系统可同时进行显示和数据采集,其稀疏光束和相干光束都对系统性能有影响。

这种结构对于面部的标记和重建非常有用,可以在测量中自适应调整尺寸和灵敏度,使得面部的三维图像准确、清晰。

系统设计:该系统的主要组成部分有激光器、三维光束追踪模块、扫描控制模块和三维图像重建模块。

(1)激光器:采用波长为810nm的半导体激光器,功率约为1w。

(2)三维光束追踪模块:该模块实现对人脸的三照射光束精准定位,且队列式照射方式保证了三照射光束间的相互独立性。

模块中设置了用于记录三照射光束位置的光电传感器。

(3)扫描控制模块:该模块用于控制激光器的输出、控制三束激光束的扫描,以及指导图像的采集。

(4)三维图像重建模块:该模块负责将采集到的各部分点云数据进行统一的建模处理,使得得到的三维图像具备高精度、高分辨率的特点。

系统实验:该系统的实验验证表明,三光带激光三维人体面部扫描系统能够对人脸进行高精度、快速的三维成像。

测试数据显示,该系统的重建误差小于0.05毫米,重建时间小于3秒,均已满足应用需求。

系统应用:三光带激光三维人体面部扫描系统主要应用于面部识别、面部动作分析、虚拟现实、医学美容等领域。

例如,该系统可用于医学美容领域中的面部重建和一些客观评价,而在虚拟现实领域,此系统亦可用于虚拟人物的构建和全景式图像等的制作。

结构光三维人脸识别框架设计与研究

结构光三维人脸识别框架设计与研究

结构光三维人脸识别框架设计与研究近年来,随着人工智能技术不断发展,人脸识别技术逐渐成为了应用广泛的重要技术之一。

为了能够更加准确地实现人脸识别,结构光三维人脸识别技术应运而生。

本文将重点介绍结构光三维人脸识别框架的设计和研究。

一、结构光三维人脸识别技术概述结构光三维人脸识别技术是一种基于三维人脸模型的识别技术。

其核心思想是通过结构光投射技术获取人脸表面几何信息,然后将几何信息转化为三维人脸模型,最后通过三维人脸模型来实现人脸识别。

与传统的二维人脸识别技术相比,结构光三维人脸识别技术具有以下优势:1. 高精度:由于三维人脸模型能够反映人脸的三维几何信息,因此可以提高识别的准确度。

2. 抗干扰性强:由于结构光三维人脸识别技术能够获取人脸的三维几何信息,不易受到光照、表情等干扰。

3. 安全性高:由于三维人脸模型较为复杂,能够较好地避免人脸伪造等安全问题。

二、结构光三维人脸识别框架设计1. 系统硬件设备针对结构光三维人脸识别技术,需要配备合适的硬件设备。

包括:结构光投射器、脸部采集设备、计算机等。

其中结构光投射器用于投射结构光,脸部采集设备用于获取人脸图像信息,计算机则用于处理数据。

2. 数据采集数据采集是结构光三维人脸识别框架设计的关键环节。

具体步骤包括:将人脸置于结构光投射区域,进行投射和采集,获取人脸表面几何信息等。

3. 三维人脸模型重建将采集到的信息处理后可得到人脸表面几何信息。

通过对人脸表面几何信息进行重建,可以得到三维人脸模型。

4. 人脸识别将获取的三维人脸模型和已知的目标人脸模型进行对比,进行人脸识别,判断是否匹配成功。

三、研究进展随着结构光三维人脸识别技术的不断发展,很多学者和企业纷纷加入到这一领域中。

目前,国内外已有很多重要研究成果:1. 全息显微技术的应用:利用全息显微技术进行数据采集可以得到更加精确的数据,提高了识别准确度。

2. 形变模型的使用:通过引入形变模型,可向量化表情,提高识别能力。

三维人脸识别技术参数

三维人脸识别技术参数

三维人脸扫描设备技术参数● 可用性工作距离范围:0.8-1.6米不需要直接的身体接触和定位带有帽子和太阳镜也能快速识别能方便简单的与其他设备集成人脸模型直观指示● 新一代3D传感技术一个宽视场的3D传感器实时三维视频三维人脸识别系统的新一代3D传感技术:3D扫描技术,使用结构光的方法,可以快速,准确地采集物体表面(深度)的三维模型。

获取的三维数据通过一个特殊的光图案,网格,投影到场景中的对象的视差角度。

通过对象的网格几何形状,计算出准确的各点的三维坐标。

这些点形成的三角面可以进一步翻译成任何常见的格式。

同时带有纹理的摄像头、宽视场的3D传感器能同步的捕捉物体表面的形状和材质、色彩。

有了这个系统,物体的三维模型可以在快照模式或视频模式下获得的。

截至今日,该产品已在美国申请了4个,在俄罗斯申请了2个专利。

该产品的关键技术是其新颖的表面重建算法和专有的硬件,能够准确和实时的任意拓扑3D扫描对象。

新一代3D传感技术及设备可以很容易地集成到其他复杂的3D系统,用于捕获特定类型的对象。

由于它的高速和准确的表现,3D扫描技术可以应用在手持和移动设备的解决方案。

三维人脸识别系统产品型号:3D B 3D BM3D BT3D BR产品技术参数表:产品型号3D B 3D BM 3D BR 3D BT识别时间,小于1秒注册时间,小于2秒行走速度,小于5公里/小时单个模型 3.5 KB用户界面Wiegand in/out, Relay管理界面Ethernet嵌入式软件Linux工作距离0.8 - 1.6米线性视场HхW 近距离646毫米x 490毫米线性视场HхW 远距离1292毫米x980毫米视角HхW 44x34°光源闪光灯(非激光)视频帧速率15帧/秒曝光时间0.2毫秒外形尺寸,HxDxW ------ 3D摄像机------计算单元1657×230×230mm300х207х72mm1657 X 471 X372mm300х207х72mm470×129×94mm300х207х72mm691×129×94mm300х207х72mm重量------ 3D摄像机------计算单元13kg 2kg 15kg 2kg 3.5kg 2kg 6kg 2kg功耗------3D摄像机------计算单元100-240V AC 60W100/240V AC 180W100-240V AC 100W100/240V AC 180W100-240V AC 60W100/240V AC 180W100-240V AC 60W100/240V AC 180W显示屏无有无无工作温度范围15 --+30°C工作湿度15 ---85%3D人脸识别系统解决方案3D人脸识别系统可用于各种与门有关的访问控制系统(ACS),如:电控锁、闸门、旋转门、登机口、出入口等各种设施,此外,还可用于电子信息亭,支付终端,客户忠诚度计划站进行身份认证与身份授权,等等。

红外结构光人脸三维面形测量

红外结构光人脸三维面形测量

V o. l 36, N o . 8 A ugust , 2006
2006 年 8 月
文章编号 : 1001 5078( 2006) 08 0696 03
红外结构光人脸三维面形测量
魏永超 , 苏显渝
(四川大学电子信息学院光电科学技术系 , 四川 成都 610064)

要: 文中提出一种基于红外结构光的人脸三维面形测量方法 , 通过投影红外条纹在人脸表
基金项目 : 国家自然科学基金资助 ( N o. 10376018 )。 作者简介 : 魏永超 ( 1981 - ), 男 , 四川 大学电子信息 学院光学工 程专业硕士研究生, 主要从事三维传感 , 光学信息处理的研究及软件 开发。 收稿日期 : 2005 12 05
基于结构 照明的光学三维传感技术在工业检 测、 质量控制、 机器视觉、 影视特技和生物医学等领 域有 着 广 泛 的 应 用 点
[ 4] [ 3] [ 2]
Srin ivasan V, L iu H C, H a lioua M. A uto m ated phase measur ing pro filo m etry o f 3 D d iffuse object [ J]. App. l O pt . , 1984, 23( 18) : 3105- 3108. Su X ianyu, Ba lly G V, V ukicev ic D. Phase stepp ing grating profilo m etry : U tiliza tion of intensity modu lation a na ly sis in co m plex ob jects eva luation [ J]. O pt . Co m m un. , 1993 , 98( 1) : 141- 150 . S Y oneyam a , Y M o ri m oto , M F ujigak, i et a . l Phase measur ing pro filo m etry of mov ing ob jec t w ithou t phase sh ifting dev ice [ J]. O ptics and L ase rs in Eng inee ring , 2003 , 40: 153- 161 .

红外人脸识别技术研究与应用

红外人脸识别技术研究与应用

红外人脸识别技术研究与应用随着科技的不断发展和社会进步的推进,人们对人脸识别的依赖也越来越大。

每个人都有自己特有的面容特征,这种特征可以用来识别个体身份,从而完成身份验证、安全监控等任务。

红外人脸识别技术则是利用红外光谱对人脸进行识别和检测,越来越受到人们的关注与认可。

一、红外人脸识别技术的原理红外人脸识别技术是基于红外相机的,红外相机能够通过凝视人脸的方式,捕捉到面部的温度分布和轮廓特征,并根据遥感探测原理来对脸部图像进行识别。

利用热像仪捕捉人体放出的中长波红外辐射,可以获得不同于可见光图像的独特信息,因此红外人脸识别技术的另一个优点是在各种照明条件下都能提供出色的成像和识别效果。

在照度弱或者没有光照的情况下,红外人脸识别技术能够很好地完成人脸的识别,具有更高的安全性和可靠性。

二、红外人脸识别技术的优点红外人脸识别技术的优点主要有以下几点:1. 避免照片冒用。

由于普通相机不能够记录红外特征,因此红外人脸识别技术可以避免照片冒用,提高识别的准确性。

2. 更高的识别率。

由于在各种照明条件下都能提供出色的成像和识别效果,红外人脸识别技术具有更高的识别率。

3. 更好的安全性。

红外人脸识别技术能够避免照片冒用,同时还能够在照度弱或者没有光照的情况下完成人脸识别,因此具有更好的安全性。

三、红外人脸识别技术的应用红外人脸识别技术已经广泛应用于各个领域。

它可以应用于大型公共场所、办公区域、楼宇管理等场景,能够快速识别人脸并进行安全监控和身份验证等工作。

此外,在军事方面,红外人脸识别技术也有非常广泛的应用,可以对战场上的人员进行快速识别,提高军队行动效率和战争胜算。

在医疗领域内,红外人脸识别技术也可以应用于医学影像处理方面,通过对肿瘤、癌细胞等进行红外分析,可以提高癌症的早期发现率和治疗效果。

总结红外人脸识别技术是一种非常优秀的人脸识别技术,在识别准确性、安全性、实用性等方面都有很大的优势。

未来,红外人脸识别技术还将继续在安防、医疗、军事等领域发挥重要作用,为我们的生活带来更多的便捷和安全保障。

红外结构光人脸三维面形测量

红外结构光人脸三维面形测量
维普资讯
第3 6卷 第 8期
20 06年 8月
激 光 与 红 外
LA ER & I R S NF .
Au u t2 6 g s ,00
文 章 编 号 :0 1 08 20 )80 9 -3 10 - 7 (0 6 0 - 60 5 6
ss m f me oka d e p r n s t r rsne .T em to a o v l o e c d o j t . lom e yt a w r n x i e r e me t e epee t h e dh s n t i a n t d t t b c a e t e r a d h ot o ee i es s s
I f a e t u t r g tFa e 3 s a e M e s r m e t n r r d S r c u e Li h c h p D- au e n
W EI Yo g c a n — h o,S Xin y U a — u
( poe c o i D pr n , i unU i r t, hn d 104,hn ) O t l t nc eat t Sc a nv sy C e gu6 06 C i -e r me h ei a
i r rd sr n fc h e 3 n o main o a c s g R n a o t g F u ir t n fr r f o ty h r cp e f n a e t p o a e,t D i r t ff e i o e d p n o r r so i e f o i e a m p o lme r .T e p n i l , i i
的主要 方法 。 近年来 , 随着对 人类 行 为科学 、 人机 交互技 术 的

3d结构光人脸识别技术原理

3d结构光人脸识别技术原理

3d结构光人脸识别技术原理宝子们!今天咱们来唠唠超酷的3D结构光人脸识别技术原理,可有趣啦。

咱先说说啥是3D结构光。

你可以把它想象成一个超级神奇的光影魔术手。

简单来讲呢,就是它会发射出一种特殊的光线图案。

这种光线图案就像一个精心编织的光网一样,密密麻麻又很有规律地投射到人的脸上。

这就好比是给脸穿上了一件由光线做成的定制衣服。

那为啥要投射这个光线图案呢?这可就很关键啦。

当光线投射到脸上之后,因为人脸是立体的嘛,有高有低,有鼻子有眼睛啥的,不同的部位就会对光线产生不同的反射和扭曲。

就像你把一个平整的网扔到一个有山有水有坑洼的地方,这个网肯定就会变得奇形怪状啦。

人脸也是这个道理,鼻子那里可能就把光线顶起来了,眼睛那里可能就凹下去让光线拐个弯。

然后呢,就到了接收光线这个环节啦。

有专门的传感器就像一个超级灵敏的小眼睛一样,在旁边等着接收被人脸改变后的光线图案。

这个传感器可厉害着呢,它能非常精确地捕捉到光线的每一个细微变化。

就好像是一个超级侦探,不放过任何一点小线索。

接下来就是数据处理的部分啦。

传感器接收到的光线图案信息被传送到一个像超级大脑一样的处理系统里。

这个系统就开始像拼拼图一样,根据光线的变化来计算人脸各个部位的深度、形状这些信息。

它会算出你的鼻子有多高,眼睛有多深,脸有多宽等等。

这就像是在给你的脸画一幅超级详细的3D地图一样。

你知道吗?3D结构光人脸识别技术还有一个很厉害的地方,就是它能够区分出真脸和假脸。

比如说,要是有人想用照片或者面具来糊弄它,那可就没门儿啦。

因为照片和面具都是平面的,没有真正人脸的那种立体结构,在光线投射上去之后,反射出来的图案和真脸的差别可大了。

就像你拿一个假的苹果模型,虽然看起来有点像苹果,但真苹果的那种圆润、有坑洼的感觉是模仿不来的。

而且啊,3D结构光人脸识别技术在很多地方都大显身手呢。

像咱们的手机,现在好多手机都有这个功能啦。

你只要看一眼手机,它就能快速识别出你是不是手机的主人,然后就欢快地解锁啦。

成人面部形态的三维测量

成人面部形态的三维测量

成人面部形态的三维测量---英国威尔士大学医学院,生物学,健康和生命科学,牙齿健康生物科学等单位的专家,学者以及学生摘要目的:评价应用一种激光成像系统测量三维面部形态的可靠性。

设计:前瞻性临床试验材料与方法:选择39例成年受试对象,平均年龄24.5岁,分析其在基线时软组织的变化(T1),在一周内再次测量(T2),利用两种商业用激光扫描装置合成立体像,再将左右侧影像合并形成整个面部影像,将这些影像重叠,评估两面部影像在T1和T2时的误差。

结果:结果显示,在T1时,男性和女性左右侧扫描的平均外形误差分别为0.32±0.08mm和0.30±0.09mm;在T2时,男性和女性的左右侧扫描的平均外形误差分别为0.34±0.08mm和0.32±0.09mm。

T1和T2合并的复合影像重叠后,男性和女性平均误差分别为0.37±0.07mm和0.35±0.09mm。

配对t检验显示平均误差为0.02mm,没有显著性统计学差异(p>0.5)。

当对齐的影像公差为90%时,男性和女性的重复性误差分别为0.7mm和0.8mm。

讨论:应用所描述的技术,获取面部软组织形态在最初记录后一周内是可重复的。

关键词:三维的,激光扫描,面部形态引文:三维测量领域在过去的几十年里快速发展,从而促进了相关新设备和高端软件的创造发展。

这些先进的设备和软件为临床及实验室提供了快速,充分,高效的应用程序。

同样,医学影像也已从二维技术(射线照片,彩色照片)上升到更加复杂的三维技术。

目前,利用这些复杂的工具,面部组织再现能够达到更加精确的程度。

激光扫描仪可以用作软组织扫描,并且是系列三维成像设备的一部分。

应用这种技术,已经创建了标准化人口和横断面增长变化的数据库,还为外科临床结果以及头颈部非外科治疗的评估创建了数据库。

评估软组织模拟的准确性其实是非常复杂的,所有系统要受肌张力的变化、鼻呼吸、受试者头测量的姿势的影响。

基于近红外结构光与可见光的三维人脸识别算法

基于近红外结构光与可见光的三维人脸识别算法

第4期2019年2月No.4February,2019随着信息时代的发展,自人脸识别研究开始,很多都对此进行了一系列的探索。

最开始提出的三维人脸识别,随后又开始在可见光人脸识别中进行探索,但人脸识别技术到现在尚不成熟,存在的漏洞还很多[1-2],目前的研究方向更倾向于指纹、虹膜、静脉这种更具个人特性的生物识别技术,但相比于指纹、虹膜这种需要人主动配合加上专业器材才能辨析身份的识别方法,人脸具有其独特的优势—方便、直观,它不需要人主动配合就能采集信息,然后进行辨认,人脸就是一项识别身份的天然特征,但存在两大风险:一是不稳定性,二是人脸具有可复制性,如果不法分子用伪造的信息攻破系统,这会给数据安全带来严峻挑战。

因此,有必要对人脸识别研究进行优化。

1 模型的原理及建立我们知道周围环境光照的变化对人脸识别性能以及可见光人脸成像有很大的影响,为了减弱或消去这种影响,采用直方图[2]、对数变换[3]、gab 变换[4]、拉普拉斯变换[4]等一系列方法对人脸图像进行处理,并且发现了环境光照变化对于人脸热红外图像的影响细小甚微。

用可见光模型进行识别是人脸识别的常见方法,其最大好处在于取材方便且不受温度影响。

本文将红外线与可见光相融合,优点互补,希望能使识别更准确。

1.1 红外光建立三维模型黑白CCD 相机有接受近红外的功能,采用近红外光源,在相机上增加适合的近红外滤光片来调节可见光图像同红外图像的相对强度。

Takeda 和K.Muloh 提出的三维传感技术,简称FTP [5-7],此技术是通过投影光束将罗琦光栅或正弦光栅投到待测物体上,这种变化会被CCD 相机采集到,将得到的一帧或两帧条纹图形经过一系列程序,即傅里叶分析、滤波等,就可以得到相应的物体三维信息。

傅里叶变换法能有效地将拍摄下的条纹图从空间域转换到频率域进行计算。

其原理是:首先通过CCD 相机采集到一张条纹图,再对这张条纹图进行傅里叶变换,得到一张带有噪声的相位谱图,接着对这张带有噪声的相位谱图加入合适的滤波进行处理,再对其进行傅里叶反变换可得到解包裹相位图,最后利用相位与高度得到被测物体的三维点坐标。

基于结构光测量的三维人脸重建及识别方法

基于结构光测量的三维人脸重建及识别方法

特征提取
利用结构光测量得到的深 度信息,提取人脸表面的 几何特征,如面部的轮廓 、征与数据库中 的人脸特征进行匹配,实 现人脸的识别。
优势
基于特征提取的方法对于 光照、表情和遮挡等变化 具有一定的鲁棒性。
基于深度学习的三维人脸识别方法研究
三维人脸数据集
利用结构光测量技术获取大量三维人脸数据,构 建三维人脸数据集。
目前,基于结构光测量的三维人脸识 别方法主要包括基于特征提取的方法 和基于深度学习的方法。其中,基于 特征提取的方法通过提取人脸的几何 特征或纹理特征来进行识别;基于深 度学习的方法则通过训练深度神经网 络模型来自动学习和提取人脸的特征 信息并进行分类。
研究现状总结
目前,基于结构光测量的三维人脸重 建与识别方法在准确性和鲁棒性方面 仍存在一些挑战,如对复杂表情、光 照变化和遮挡等问题的鲁棒性不足。 因此,需要进一步开展相关研究工作 以提高其性能和应用范围。
01
评估指标选取
02
实验验证方法
03
评估结果分析
选取准确率、召回率、F1值等作 为系统性能的评估指标,同时还 需要考虑系统的实时性。
通过对比实验的方法,使用标准 数据库进行测试,以验证系统的 性能。
根据实验结果,分析系统的性能 ,并针对不足之处进行改进和优 化。
实验结果展示及分析讨论
实验结果展示
展示实验结果,包括准确率、召回率、F1值等指标,以及实时性测试结果。
三维卷积神经网络
设计专门用于处理三维人脸数据的卷积神经网络 ,对三维人脸数据进行特征提取和分类。
优势
基于深度学习的方法可以自动学习和提取人脸特 征,对于复杂的人脸变化具有更好的适应性。
多模态融合的三维人脸识别方法探讨

利用830nm-940nm红外随机散斑结构光实现深度成像

利用830nm-940nm红外随机散斑结构光实现深度成像

利用830nm/940nm红外随机散斑结构光实现深度成

 去年9月,美国苹果公司发布了智能手机iPhone X,首次在智能手机上前置深度摄像头,支持人脸3D数据采集,并实现基于3D信息的刷脸解锁功能。

后经业内人士拆解分析,了解到其采用的是红外随机散斑结构光成像技术。

 近期接触到一家致力于深度识别技术研发的公司——光贞智深,其研究的的核心技术就是利用830nm / 940nm红外随机散斑结构光实现3D成像。

目前团队已经开发出两种方案,一种是基于芯片的3D成像,一种是基于纯软件
算法的3D成像。

 光贞智深认为,三维信息正在智能手机、工业测量、无人车、机器人、监控行业、增强现实方面得到应用。

公司市场总监李志华介绍,“目前实现‘刷脸’功能的手机并不在少数,采用的均是传统的平面摄像头。

相比较而言,
3D摄像头因为同时采集了纵向距离信息,能够更好的感知三维空间,对照片、视频等‘平面型’欺诈手段能做到天然防伪,因此安全等级更高;同时其采
集的信息也更丰富,在误识率和拒真率上表现较传统摄像头都更好。

”值得一
提的是,3D摄像头采用近红外激光主动投射能够适应黑暗环境,所以在夜间使用手机也可实现面部识别。

红外3D人脸识别技术及其应用前景研究

红外3D人脸识别技术及其应用前景研究

红外3D人脸识别技术及其应用前景研究人脸识别技术是一种通过分析并识别人脸的生物特征进行身份认证的技术。

随着科技的发展,传统的二维人脸识别技术已被广泛应用于安全领域,如门禁系统、监控系统等。

然而,传统的二维人脸识别技术容易受到光照、姿态变化等因素的影响,使得准确率有限。

为了克服这些限制,红外3D人脸识别技术应运而生。

红外3D人脸识别技术是一种以红外传感器为基础,利用红外光源和红外摄像机来获取人脸的三维结构和纹理信息,并通过算法进行特征提取和匹配,实现高准确率的人脸识别。

相比于传统的二维人脸识别技术,红外3D人脸识别技术具有以下优势。

首先,红外3D人脸识别技术可以对人脸的纹理和三维结构进行同时识别。

传统的二维人脸识别只能通过分析人脸的纹理信息进行识别,容易受到光照、表情和姿态等因素的影响。

而红外3D人脸识别技术可以利用红外光源获取人脸的纹理信息,同时通过红外摄像机获取人脸的三维结构,可以更准确地识别身份,提高识别的稳定性和准确性。

其次,红外3D人脸识别技术具有更高的防伪能力。

传统的二维人脸识别技术可以被欺骗,比如通过照片、视频等二维图像进行冒充。

而红外3D人脸识别技术可以通过获取人脸的三维结构,有效防止使用照片或视频进行冒充,提高了识别的安全性。

此外,红外3D人脸识别技术在光照条件不好的环境下也能保持较好的识别准确率。

传统的二维人脸识别技术对光照条件敏感,太暗或太亮的环境会导致识别的准确性下降。

而红外3D人脸识别技术通过红外光源和红外摄像机获取人脸信息,不受光照条件的影响,可以在各种环境下实现高准确率的人脸识别。

红外3D人脸识别技术的应用前景非常广阔。

首先,在安全领域,红外3D人脸识别技术可以应用于边境安全、机场安检、监狱管理等场景,提高安全性和准确性。

其次,红外3D人脸识别技术可以在金融领域中用于ATM机、移动支付等身份认证场景,提高交易的安全性。

此外,红外3D人脸识别技术还可以应用于智能家居、智能医疗、智能零售等领域,为人们的生活带来便利。

应用结构光三维扫描技术重建面部软组织形态的初步研究 (1)

应用结构光三维扫描技术重建面部软组织形态的初步研究 (1)
云拼合:应用Geomagic studio软
件,通过绝对力‘式的坐标匹配,即
在扫描区域中设置标志点(本项实
验设定鼻尖点、颏前点和颧骨最高
点为标志点),通过强制配合,使左
右侧扫描结果统一存同-空间坐
标系中,得到完整的面部点云。
⑥三维几何模型的重建:通过
Geomagic studio软件分别将石膏模
l:鼻尖点;2:颁前点;3:颧制最高点
3实验方法:
-i!坐旦壁匡堂基圭!塑!生i旦筮塑鲞苤!塑!堕!』坠唑坠!L』!塑!!盟:_y吐坚:堕!!
(1)面部石膏模型的制取:志愿者甲躺,于两侧 的差异。
眶上缘、两侧颧部、上唇上部制作红膏围栏,将藻酸 盐印模材料注入并完全覆盖于软组织表面,待印模


材料硬固后脱模,灌制超硬石膏模型。
l,扫描石膏模型和而部软组织,获得点云数分
o.ooO 08 w,扫描时问超过o.2 s时能对人眼产生伤 害”’。基于结构光的三维视觉测量技术是非接触
式测量技术中较常用的方法。其以摄影测量和三角 测量原理为基础,通过白炽光将正弦光栅或矩形光
栅投影于被测物面上,利用电荷耦合器件(charge
co“pled device,ccD)摄像机摄取变形光栅图像,并 根据阿像中条纹像素灰度值的变化,解算被测物面
鼻深 3 71
10()4 13 01
注:困打膏模趔J{取面中部,未及额音[i,放的“而高”数值为“一”
scanning)以及投
影光栅法(gratjng
projechon)等。前 3种方法由于测
量精确度、设备成 本、辐射危害等问
图7面部石膏模型三维重建图像与 志愿者面部二维重建图像的比较
题受到限制。三 维激光扫描法在 激光能量超过

结构光投影面部三维测量系统的研制

结构光投影面部三维测量系统的研制

上海交通大学学报(医学版)Vol .29No .7Jul .2009Journal of Shanghai J iaotong University (Medical Science )基金项目:上海市科委基金(08DZ2271100);上海市重点学科(特色学科)建设项目(T0202);上海市信息化委员会专项基金(088)(ShanghaiScience and Technol ogy Comm ittee Foundati on,08DZ2271100;Shanghai Key D isci p line Constructi on Pr ogra m,T0202;ShanghaiMunici pal I nfor matizati on Comm ittee Foundati on,088)。

作者简介:熊耀阳(1977—),女,羌族,主治医师,博士;电子信箱:yaoyangx@yahoo .com 。

通讯作者:张富强,电子信箱:fredzc@online .sh .cn 。

文章编号: 025825898(2009)0720837205・论 著・结构光投影面部三维测量系统的研制熊耀阳1, 陈晓波2, 孙 健1, 张富强1, 习俊通2(上海交通大学1.医学院第九人民医院口腔医学院口腔修复科 上海市口腔医学重点实验室,上海200011;2.机械与动力工程学院,上海200030)摘 要:目的研制一种适用于面部外形采集和测量的三维光学测量系统。

方法基于光学三角测量原理,以白光作为光源,应用格雷码与相移组合编码的结构光投影方法,架构系统硬件。

以W indows XP 为平台,使用V isual C ++、HOOPS 等工具开发系统软件。

结果建立了结构光投影面部三维测量系统。

系统硬件由光栅投影单元、图像采集单元、系统控制单元和机械外观构成;系统软件由点云显示和编辑模块、系统控制模块等组成。

系统光源为12V,工作距离为900mm,单视角扫描时间为5.5s,扫描场景为500mm ×400mm 。

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[ 5]
M itsuo T akeda , K azuhiro M utoh . Foer ie r T ransfor m P ro filome try for the au to m easurement o f 3 D object shapes [ J]. A pplied O ptics , 1983, 22( 24) : 3977- 3982.
0
连续 分布, 需 要进行 位相展开 , 将 2 的截断 连起 来, 得到连续的位相分布 4 试验结果及讨论 在试验中 , 选用波长为 830nm 的近红外光 源, 选择真实的人脸作为物体模型, 选用一个普通的黑 白 CCD 作为摄像系统, 试验条件是在光照度较弱的 房间里进行的。为了测量的准确性 , 固定了一个参 考平面框架, 首先拍出参考平面, 然后把人脸放到框 架内 , 再拍出变形条纹图。 试验得到的红外结构光图像如图 2 所示。图 2 ( a) 是参考条纹图 , 图 2( b)是人脸变形条纹图。 (x , y) 。
基金项目 : 国家自然科学基金资助 ( N o. 10376018 )。 作者简介 : 魏永超 ( 1981 - ), 男 , 四川 大学电子信息 学院光学工 程专业硕士研究生, 主要从事三维传感 , 光学信息处理的研究及软件 开发。 收稿日期 : 2005 12 05
基于结构 照明的光学三维传感技术在工业检 测、 质量控制、 机器视觉、 影视特技和生物医学等领 域有 着 广 泛 的 应 用 点
第 36 卷
第 8期
激光与红外 LA SER & I NFRAR ED
V o. l 36, N o . 8 A ugust , 2006
2006 年 8 月
文章编号 : 1001 5078( 2006) 08 0696 03
红外结构光人脸三维面形测量
魏永超 , 苏显渝
(四川大学电子信息学院光电科学技术系 , 四川 成都 610064)
图 3 人脸的三维重建
5 结

[ 6]
Su X ianyu, Chen W en jing . Four ier transfo r m profilo me try : a rev ie w [ J ]. O ptics and L asers in Eng inee ring , 2001 , 35: 263- 284 .
0 0
( 4)
, 可 以采 用近红 外光
对参考平面 的光强分 布 ( 1) 式进行 相同的滤 波操 (x, y ) ] } ( 5) ( x, y) -
源 , 并通过在相机上增加合适的近红外滤光片来调 节可见光图像与红外图像的相对强度。本文采用的 试验原理框图如图 1 所示。
( x, y) =
( x, y) 对应着物体的高度分布 h( x, y) , 因此只需 ( x, y ), 即可得到物体的三维表面高度分 (x , y) ] = Im { log[ G ( x, y) !G 0 ( x, y) ] }
[ 9]
包含了所要求的位相信息。通过设计合适的带通滤 波器 , 可以将其中一个基频分量滤出来 , 然后对其进 行逆傅里叶变换, 得到的分布可以表示为: G 0 ( x, y ) = A 1 r( x, y ) exp{ j[ 2 f0 x + n (x, y ) ] } ( 3) 定义调制度函数为 : m ( x, y) = G( x, y) = A 1 r( x , y) 作, 得到: G( x, y) = A 1 exp{ j[ 2 f0 x + 由投影光路的简单几何关系 ,
( a) 参考条纹图 ( b) 人脸变形条纹图 图 2 红外结构光图像
0
( x, y ) 代表初始位
从图 2 可以看出, 由于采用的光源功率较小, 获取的 图像亮度较低。 经过傅立叶变换, 滤波和逆傅立叶变换 , 重建的 人脸三维分布如图 3 所示。图中 , 脸部轮廓基本清 晰, 各个部位特征 明显, 可满 足人脸三维识 别的要 求。
Ab stract : In the pape r one face 3D shape m easure m ent based on infrared structure light is suggested , v ia projecting infrared str ipe on face , the 3D info r m ation of face is gotten adopting Four ier transfor m profilome try . The pr inciple , syste m fra m ework and experi m ent result are presen ted. T he m ethod has not v io lation to detected ob jec ts , a lso mee ts the needs of spec ia l env ironm en t for covert m easure m ent , and w ill hav e obv ious app lied foreg round in the dom ain o f 3D face recognition. K ey w ords : face recogn ition ; 3D shape ; infrared ; structure light ; Four ier transfo r m pro filom etry
Infrared Structure L ight Face 3D shapeM easurem ent
W E I Yong chao, S U X ian yu
( O pto e lectron ic D epart m ent , S ichuan U niversity , Chengdu 610064, China)
698
激光与红外
第 36 卷 siona l shape m easure m en t using opticalm ethods[ J] . O pt . Engng . , 2000 , 39( 1) : 10- 22.
影响三维重建精度的主要因素包括 CCD 和图 像卡的噪声、 相位测量精度、 相位展开算法、 结构光 图像对比等。如果采用高功率的光源和调制度相位 展开算法的话, 另外在试验中在 CCD 镜头前加入红 外带通滤波片, 从而削弱外界光的干扰, 这样的话图 像效果会更好。此外 , 采用噪声相对较少 CCD 和图 像采集卡的话, 图像质量会进一步提高。
[ 2- 4] [ 1]
。其 中 相 位 测 量 轮 廓 术
( PM P ) 具有 可以实 现全场 同时测 量、 精度高 的优 ; 傅立叶变换轮廓术 ( FTP ) 具有单帧获取、 适
[ 5- 7]
于动态测量的优点 的主要方法。
, 成为结构照明型三维传感
近年来 , 随着对人类行为科学、 人机交互技术的 研究, 自动身份验证、 安全监视监控系统等应用领域 的需求 , 计算机人脸检测、 定位和识别技术受到了广 泛的重视
*
要求出 W[
* 0
布。从 ( 3) 式和 ( 5)式可得到: ( 6) 式中 , G ( x, y ) 表示复共轭, 求出的截断位相差 W
图 1 红外三维面型测量原理图
[
( x, y) ]分布在区间 ( - ,
) 上, 呈锯齿状的不
[ 7]
3 基于傅立叶变换轮廓术的三维信息获取 1983年 , M. T akeda 和 K. M u loh 首次提出了基 于傅里叶变换的三维传感技术 , 又称为傅里叶轮廓 术 ( F ourier transfor m pro filom etry , 简称 FTP )。这种 方法是用罗琦光栅产生的结构光场投影到待测三维 物体的表面 , 对观察广场进行傅里叶分析、 滤波和逆 傅里叶变换 , 就可以从变形条纹中提取出物体的三 维信息。其基本原理如下 : 首先通过投影系统将光栅投影在参考平面上 , CCD 摄像系统中得到了一条纹分布 : g 0 ( x, y ) = n = - A n exp { j[ 2 nf 0x + n
( x, y ) ] } ( 1)
式中, x 轴与光栅条纹方向正交, y 轴与光栅条纹方 向平行 , f0 代表光栅像的基频 , 相调制。 然后将该 光栅像投影到所测的漫反射物体表 面 , 摄像系统得到受物体高度调制的变形条纹分布 : g( x , y) = r( x, y)n = - An exp { j[ 2 nf0 x + n (x, y ) ] } ( 2) 式中, r( x , y)为代表物体表面反射率分布的函数, (x , y) 为由于物体表面 高度变化引起的位相调制。 FTP 方法对方程 ( 2) 沿 x 轴方向进行一维傅里叶变 换 , 得到的频谱中零频反映的是背景光强分布 , 基频
1 引

度差异, 而三维图像中加入的深度信息是表示脸形 的数据, 信息量更为丰富 , 更有利于提高识别效率。 原理上 , 现有的基于结构光照明的三维面形测 量方法可以用于人脸三维信息获取 , 但将条纹投影 在人脸上 , 对检测对象具有明显的侵犯性, 也不满足 特定环境隐蔽监控的要求。本文提出一种基于红外 结构光的人脸三维面形测量方法, 它采用普通 CCD 相机和近红外结构照明, 通过投影红外条纹在人脸 表面 , 采用傅立叶变换轮廓术方法获取人脸三维信 息。这种方法对检测对象不具有侵犯性 , 也满足特 定环境隐蔽 测量的 要求, 在三 维人 脸识 别领域 具
[ 4] [ 3] [ 2]
Srin ivasan V, L iu H C, H a lioua M. A uto m ated phase measur ing pro filo m etry o f 3 D d iffuse object [ J]. App. l O pt . , 1984, 23( 18) : 3105- 3108. Su X ianyu, Ba lly G V, V ukicev ic D. Phase stepp ing grating profilo m etry : U tiliza tion of intensity modu lation a na ly sis in co m plex ob jects eva luation [ J]. O pt . Co m m un. , 1993 , 98( 1) : 141- 150 . S Y oneyam a , Y M o ri m oto , M F ujigak, i et a . l Phase measur ing pro filo m etry of mov ing ob jec t w ithou t phase sh ifting dev ice [ J]. O ptics and L ase rs in Eng inee ring , 2003 , 40: 153- 161 .
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