三维人脸图像的数据采集
三维人脸表情识别的开题报告
三维人脸表情识别的开题报告一、选题背景随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用的不断发展，三维人脸表情识别的重要性也日益凸显。
三维人脸表情识别可以通过对三维人脸模型进行分析，实现对人脸表情的准确识别和还原，从而提高虚拟角色或者真实人物在VR/AR应用场景下的真实感和交互性能。
二、选题意义(1) 促进虚拟角色和真实人物之间的高保真情感交互。
(2) 为虚拟现实和增强现实应用提供更便捷的人机交互技术。
(3) 为医学、游戏、动画、广告等行业提供更为精准的表情识别技术。
三、研究内容（1）三维人脸数据采集：通过二维视频采集技术（如面部标志跟踪）获取输入视频，并将三维人脸数据进行采集、建模。
（2）三维人脸表情分类：在三维人脸数据上进行特征提取和表情分类，通过建立分类器来判断当前的表情状态。
（3）三维人脸表情还原：将识别出的三维表情还原到三维人脸模型中，并将结果展示在VR/AR的应用场景中。
四、研究方法（1）三维人脸数据采集方法：采用二维视频采集和面部标志跟踪技术进行三维人脸数据采集。
（2）三维人脸表情分类方法：采用深度学习技术对三维人脸数据进行特征提取和表情分类。
（3）三维人脸表情还原方法：采用人体姿态估计和深度学习技术将三维表情还原到三维人脸模型中。
五、研究难点（1）三维人脸数据采集方法的精度和稳定性（2）三维人脸表情分类的准确性和实时性（3）三维人脸表情还原的精度和自然度六、研究预期成果（1）建立基于深度学习的三维人脸表情分类模型，实现对三维人脸表情的准确识别和分类。
（2）研发三维人脸表情还原技术，实现对三维表情的准确还原到三维人脸模型中，并将结果展示在VR/AR应用场景中。
（3）展示一个基于三维人脸表情识别技术的虚拟互动系统原型，验证高保真情感交互与虚拟角色之间的可行性和可用性。
七、进度计划第一年：（1）完成三维人脸数据采集和预处理（2）研发基于深度学习的三维人脸表情分类模型（3）实现三维人脸表情分类和识别第二年：（1）研发三维人脸表情还原技术（2）验证三维人脸表情还原技术的准确性和自然度（3）开始整合虚拟互动系统原型第三年：（1）完成虚拟互动系统原型（2）验证高保真情感交互与虚拟角色之间的可行性和可用性（3）撰写研究论文，并提交至相关期刊或国际会议。
三维人脸资料
主动测距传感相比较于被动测距传感最明显的特征是：设备本身需要发射能获取。近年来，主动深度传感在市面上的应用愈加丰富。主动深度传感的方法主要包括了TOF（Time of Flight）、结构光、激光扫描等。
TOF相机
TOF相机获取深度图像的原理是：通过对目标场景发射连续的近红外脉冲，然后用传感器接收由物体反射回的光脉冲。通过比较发射光脉冲与经过物体反射的光脉冲的相位差，可以推算得到光脉冲之间的传输延迟进而得到物体相对于发射器的距离，最终得到一幅深度图像。
下面以一种应用广泛的光栅投影技术（条纹投影技术）为例来阐述其具体原理。条纹投影技术实际上属于广义上的面结构光。其主要原理如下图所示, 即通过计算机编程产生正弦条纹，将该正弦条纹通过投影设备投影至被测物，利用CCD相机拍摄条纹受物体调制的弯曲程度，解调该弯曲条纹得到相位，再将相位转化为全场的高度。当然其中至关重要的一点就是系统的标定，包括系统几何参数的标定和CCD相机以及投影设备的内部参数标定，否则很可能产生误差或者误差耦合。因为系统外部参数不标定则不可能由相位计算出正确的高度信息。
深度图像的像素值反映场景中物体到相机的距离，获取深度图像的方法=被动测距传感+主动深度传感
被动测距传感
被动测距传感中最常用的方法是双目立体视觉[1,2]，该方法通过两个相隔一定距离的摄像机同时获取同一场景的两幅图像，通过立体匹配算法找到两幅图像中对应的像素点，随后根据三角原理计算出时差信息，而视差信息通过转换可用于表征场景中物体的深度信息。
TOF相机所获得的深度图像有以下的缺陷：
1. 深度图像的分辨率远不及彩色图像的分辨率
2. 深度图像的深度值受到显著的噪声干扰
3. 深度图像在物体的边缘处的深度值易出现误差，而这通常是由于一个像素点所对应的场景涵盖了不同的物体表面所引起的。除此之外，TOF相机的通常价格不菲。
人脸识别技术的实现步骤及问题解决
人脸识别技术的实现步骤及问题解决人脸识别技术作为一种基于数字图像处理和模式识别的生物特征识别技术，已经在各行各业得到广泛应用。
从安全防控到智能终端，人脸识别技术正在改变人们的生活方式。
本文将分析人脸识别技术的实现步骤和问题解决方法。
人脸识别技术的实现步骤可以概括为以下几个方面：1. 数据采集与预处理：采集人脸图像是人脸识别的首要步骤。
通常，采集设备可以是摄像头或红外照相机。
采集到的图像需要经过预处理操作，如灰度化、直方图均衡化、噪声消除等，以提高后续的特征提取和匹配的准确度。
2. 特征提取与表达：特征提取是人脸识别技术的核心环节。
通过提取人脸图像的特征信息，把人脸图像转化成计算机能够理解的数字特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以有效地从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以实现对人脸的识别。
3. 特征匹配与分类：特征匹配是判定两个特征向量是否相似的过程。
常用的特征匹配方法有欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等。
在得到特征向量之后，将其与数据库中的已知特征向量进行比对，找到最相似的特征向量。
基于已知类别的特征向量，可以使用分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等方法，对识别结果进行分类。
4. 识别与应用：在特征匹配和分类之后，需要根据识别结果进行进一步的应用。
这可以是简单的认证和授权，也可以是复杂的人脸检测、表情识别、年龄和性别识别等高级应用。
在实现人脸识别技术的过程中，可能会遇到一些问题，需要采取相应的解决方法：1. 光照变化问题：光线的变化会导致人脸图像的亮度、对比度等发生变化，从而影响特征提取和匹配的准确性。
为了解决这个问题，可以采用环境光源补偿、多角度和多光源信息融合等方法。
2. 视角变化问题：人脸图像的视角变化会导致人脸的形状和纹理特征发生改变，从而影响识别的准确性。
为了解决这个问题，可以采用三维人脸重建、姿态校正、多视角合并等方法。
人脸数据采集标准
人脸数据采集标准
人脸数据采集的标准主要涉及照片质量、人脸识别和用户隐私保护等方面。
以下是一些关键标准：
1. 照片分辨率：建议至少使用500万像素的设备来获取高清的人脸图像。
此外，不同的行业有不同要求的清晰度范围（例如教育要求严格），实际收集时还需根据应用场景决定合适参数。
2. 拍摄角度与姿势：人像照片需要在一定时间内在垂直方向上稳定住脸部并进行微笑。
通常情况下采用45度斜角最佳。
当灯光或相机闪光灯与人脸右侧存在距离时，请将头部向右倾斜一些以获得最好的效果。
这种规则并非硬性但确保了最大程度的面部完整性并有利于机器学习模型的最终效果提升。
3. 人脸检测及标记规范：系统应能正确识别并跟踪人脸并在适当的时候显示适当的提示信息。
比如可以通过软件窗口缩放、移动等方式平移/切换摄像头输入，这样可以更好地确定画面展示情况等其他工作的正常开展进行，可以向后台请求图像的处理需求变更单由摄像位所在设备责任方按照通知的反馈及时作出相应调整修正确保执行到位准确无误提高拍照检查的一致性和全面覆盖。
这一过程可增强采集数据的有效性与真实性，更有助于验证和保证数据的可靠性。
4. 隐私安全保护：在进行人脸数据采集过程中必须遵循《信息安全技术个人信息安全规范》，尊重和保护被采集人的个人尊严和隐私权，禁止在未经本人授权同意的情况下擅自征集人脸相关素材，尤其是未成年的隐私权益的保护尤为重要。
对于恶意盗用个人信息或者对特定的公民身份进行侮辱、诽谤、传播他人隐私的行为，要依法追究其法律责任。
以上就是关于人脸数据采集的一些基本标准，具体实施还需要结合实际情况进行调整和完善。
3d shape面部扫描仪原理
3d shape面部扫描仪原理3D面部扫描仪原理引言：随着科技的不断发展，3D面部扫描技术在医疗、娱乐、设计等领域得到广泛应用。
而3D面部扫描仪作为其中重要的设备之一，其原理的了解对于正确使用和理解其功能至关重要。
本文将介绍3D面部扫描仪的原理以及其工作流程。
一、3D面部扫描仪简介3D面部扫描仪是一种用于获取人脸三维形状信息的设备。
其通过非接触式的方式，利用光学或激光技术对人脸进行扫描，从而生成相应的三维模型。
这种扫描仪通常由多个传感器组成，用于捕捉人脸的形状、纹理和颜色等信息。
二、3D面部扫描仪原理1. 光学扫描原理光学扫描是3D面部扫描仪中常用的一种原理。
该原理利用一个或多个相机来捕捉人脸的图像，并根据这些图像计算出人脸的三维形状信息。
具体过程如下：（1）人脸图像采集：通过相机对人脸进行连续拍摄，获取不同角度和姿态下的人脸图像。
（2）特征点提取：对每张图像进行特征点提取，如眼睛、鼻子、嘴巴等关键点。
（3）三维重建：根据特征点的位置和相机参数，计算出人脸的三维形状信息。
2. 激光扫描原理激光扫描是另一种常见的3D面部扫描仪原理。
它利用激光器发射一束激光光束，通过测量激光光束在人脸上的反射情况，来获取人脸的三维形状信息。
具体过程如下：（1）激光照射：激光器将激光束照射在人脸上，形成一个或多个光斑。
（2）光斑捕捉：利用摄像机或传感器对光斑进行连续捕捉，记录下光斑在不同角度下的位置信息。
（3）三维重建：根据光斑的位置信息和激光器的参数，计算出人脸的三维形状信息。
三、3D面部扫描仪的工作流程3D面部扫描仪的工作流程通常包括以下几个步骤：1. 准备工作：确定扫描区域，清理人脸表面的杂质，使得扫描结果更加准确。
2. 扫描操作：将3D面部扫描仪对准扫描区域，启动扫描仪进行扫描。
根据具体原理，可能需要人脸在扫描过程中保持静止或做出特定的动作。
3. 数据处理：扫描仪将捕捉到的数据传输到计算机，通过相应的软件进行数据处理和重建。
三维人脸建模中面部特征点的提取
维 图像 中的人脸特征 点对精确及 高效 地进行 三维 人脸 建模是 至关重要 的．
睛 、 子 、 巴等器 官在整 个面部 中的相对位 置是 鼻 嘴
稳定 的． 人脸 的基 本 形状 及 五官 之 间的 位置 存 在 着“ 三庭 五 眼 ” 的规 律． 竖 直方 向上 ， 际 到 眉 在 发
过程 中非常 重要 的步 骤 ， 准确 以及快 速 地提 取 二
２ 人 脸 结 构
虽 然每个 人 的人脸都 不一样 ， 人脸 都具 有 但
一
定 的共性 ． 在人 脸正面 图像上 ， 的脸部 轮廓可 人
近似地 看作椭 圆 ， 双眼在椭 圆的水平对 称轴 上 ， 眉 心 、 尖 和下 巴尖点 位 于竖 直对 称轴 上 ， 毛 、 鼻 眉 眼
分别 到双 耳 的距 离都 相 等 ， 为一 眼宽 ， 均 这样 ， 加
建模过 程相 对简单 ， 而且 真实感 效果好 ， 并且 数据
的获取 也 非 常方 便． 因此 ， 方法 的应用 广 泛 ， 该 在
上 两个 眼睛 自身 的宽度 ， 为“ 称 五眼 ” ．
基 于这种 规律 ， 们可 以很方 便 的快 速 的 确 我
中 ， 义 了 Ｆ Ｐ（ ａ ｉ ｅ ｎｔ ｎ Ｐ ｒｍ ｔ ｓ 人 定 Ｄ Ｆ ｃ ｌＤ ｆ ｉｏ ａａ ｅｅ ， ａ ｉ ｉ ｒ 脸 定 义 参 数 ） Ｆ Ｐ（ ａｉ ｎｍ ｔ ｎ Ｐ ｒ ． 和 Ａ Ｆ ｃ ｌＡ ｉ ａ ｏ ａａ ａ ｉ ｍｅ
同人 脸 图像 上标 注对应 的人 脸特征 点 ， 如眼角 、 嘴
通过视 觉方 法建立三维 人脸模 型 的一 般过 程
如下 ： 先通过摄 像 设 备获 取不 同视 点 的特 定 人 首
脸 图像 ， 并建立 一个一般三 维人脸 网格模 型 ； 后 然
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。
人脸识别技术的原理与实现方法
人脸识别技术的原理与实现方法人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行处理和分析，来实现自动识别和辨认人脸身份的技术。
它广泛应用于安防领域、人脸解锁设备、身份验证、社交媒体过滤和人脸表情分析等方面。
本文将介绍人脸识别技术的原理和实现方法。
一、人脸识别技术的原理1. 人脸采集人脸识别系统首先需要获取人脸图像或视频。
常见的人脸采集方式包括摄像头捕捉、视频录制和图像输入等方式。
采集到的图像经过预处理后，可以用于进一步的特征提取和人脸匹配。
2. 预处理预处理阶段主要包括图像裁剪、图像旋转和图像增强等处理。
图像裁剪是为了将人脸从原始图像中分离出来，消除不必要的背景信息。
图像旋转是为了使人脸图像朝向一致，便于后续处理。
图像增强可以提升图像质量，增强关键信息的可见度。
3. 特征提取特征提取是人脸识别技术的核心环节。
常见的特征提取方法包括局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）等。
这些方法能够从图像中提取出具有辨别力的特征向量，用于人脸识别的分类和匹配。
4. 人脸匹配人脸匹配是通过计算机算法将输入的人脸特征与数据库中存储的人脸特征进行比对，从而确定人脸的身份。
常用的匹配算法包括欧氏距离、马氏距离和余弦相似度等。
匹配结果可以得出与输入人脸最相似的人脸或身份。
5. 决策阶段决策阶段是根据匹配结果判断人脸识别的最终结果。
当匹配得分超过一定阈值时，判定为认证通过，否则判定为认证失败。
二、人脸识别技术的实现方法1. 基于2D人脸识别方法2D人脸识别方法使用的是人脸图像或视频的信息。
该方法对图像的质量和角度要求较高。
基于2D人脸识别的方法包括基于特征提取的方法和基于神经网络的方法。
其中，基于特征提取的方法一般使用LBP、PCA或LDA等算法提取人脸特征，并进行匹配。
人脸三维建模python算法
人脸三维建模python算法人脸三维建模是一个复杂的过程，涉及从二维图像中恢复或构建三维形状。
在Python中，你可以使用各种库和算法来实现这一目标。
以下是一些常用的方法和技术：基于立体视觉的方法：使用多个相机从不同角度捕捉人脸图像。
通过三角测量来重建三维点云。
基于形状从阴影恢复（Shape from Shading, SFS）：利用图像中的阴影信息来推断三维形状。
需要一个已知的照明模型或假设一个照明条件。
基于结构光的方法：投射特定的光模式到人脸上，并观察其变形。
通过分析变形模式来恢复三维形状。
基于深度学习的方法：使用卷积神经网络（CNN）来学习从二维图像到三维形状的映射。
需要大量标注好的二维-三维对应数据集进行训练。
三维可变形模型（3D Morphable Models, 3DMM）：使用一个统计模型来表示人脸形状和纹理的变化。
通过拟合算法将3DMM模型匹配到二维图像上。
基于点云的方法：采集设备直接获取三维点云数据（例如激光雷达、结构光相机等）。
点云数据可以通过配准、重建等技术得到完整的三维模型。
在Python中实现人脸三维建模，你可能会用到以下库：OpenCV：用于图像处理，包括面部检测、特征点提取等。
NumPy：用于数值计算，包括矩阵运算、线性代数等。
PyTorch 或TensorFlow：用于实现深度学习模型。
scikit-learn：用于机器学习算法，如回归、分类等。
trimesh 或PyMesh：用于处理三维网格数据。
matplotlib 或plotly：用于可视化结果。
这里是一个基于3DMM的简单流程：收集数据：收集带有二维图像和对应三维形状的数据集。
预处理：使用OpenCV进行面部检测和对齐，提取特征点。
3DMM拟合：通过优化算法（如梯度下降）来拟合3DMM 模型到二维图像上的特征点。
纹理映射：如果可用，将二维图像的纹理映射到三维形状上。
后处理：对得到的三维模型进行平滑、修复等操作。
人脸识别数据集精粹（下）
⼈脸识别数据集精粹（下）⼈脸识别数据集精粹（下）5. ⼈脸检测数据集所谓⼈脸检测任务，就是要定位出图像中⼈脸的⼤概位置。
通常检测完之后根据得到的框再进⾏特征的提取，包括关键点等信息，然后做⼀系列后续的分析。
(1) Caltech 10000 Web Faces发布于2007年，这是⼀个灰度⼈脸数据集，使⽤Google图⽚搜索引擎⽤关键词爬取所得，包含了7092张图，10524个⼈脸，平均分辨率在304×312。
除此之外还提供双眼⿐⼦，和嘴巴共4个坐标位置，在早期被较多地使⽤，现在的⽅法已经很少⽤灰度数据集做评测。
(2) AFW发布于2013年，⽬前官⽹数据链接已经失效，可以通过其他渠道获得。
AFW数据集是⼈脸关键点检测⾮常早期使⽤的数据集，共包含205个图像，其中有473个标记的⼈脸。
每⼀个⼈脸提供了⽅形边界框，6个关键点和3个姿势⾓度的标注。
(3) FDDB发布于2010年，这是被⼴泛⽤于⼈脸检测⽅法评测的⼀个数据集。
FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)的提出是⽤于研究⽆约束⼈脸检测。
所谓⽆约束指的是⼈脸表情、尺度、姿态、外观等具有较⼤的可变性。
FDDB的图⽚都来⾃于 Faces inthe Wild 数据集，图⽚来源于美联社和路透社的新闻报道图⽚，所以⼤部分都是名⼈，⽽且是⾃然环境下拍摄的。
共2845张图⽚，⾥⾯有5171张⼈脸图像。
通常⼈脸检测数据集的标注采⽤的是矩形标注，即通过矩形将⼈脸的前额，脸颊和下巴通过矩形包裹起来，但是由于⼈脸是椭圆状的，所以不可能给出⼀个恰好包裹整个⾯部区域⽽⽆⼲扰的矩形。
在FDDB当中采⽤了椭圆标记法，它可以适应⼈脸的轮廓。
具体来说，每个标注的椭圆形⼈脸由六个元素组成。
(ra、rb、θ、cx、cy、s)，其中ra、rb是椭圆的半长轴、半短轴，cx、cy是椭圆的中⼼点坐标，θ是长轴与⽔平轴夹⾓(头往左偏θ为正，头往右偏θ为负)，s则是置信度得分。
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法人脸识别技术是一种通过获取和分析人脸图像中的特征，来进行身份验证或者身份识别的技术。
而人脸识别技术的核心就是人脸特征的提取。
本文将介绍几种常用的人脸识别技术中的特征提取方法。
一、颜色信息的提取颜色信息是人脸图像中最直观的特征之一，通过对人脸图像进行色彩空间转换，即将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，可以提取出特定的颜色信息。
在HSV颜色空间中，H表示色调，S表示饱和度，V 表示亮度。
通过调整阈值，可以提取出人脸图像中的肤色信息，从而进行特征的提取和分析。
二、几何信息的提取几何信息是利用人脸图像中的形状和结构特征，通过计算和测量人脸各个部位之间的相对位置和大小关系来进行特征提取。
常见的几何信息包括眼睛间距、眼睛到鼻子的距离、嘴巴的大小等。
通过测量和计算这些几何信息，可以得到一个人脸的独特特征。
三、纹理信息的提取纹理信息是指人脸图像中由于皮肤质地、皱纹等因素造成的细微变化。
纹理信息的提取需要先将人脸图像进行分割，再对每个小区域进行纹理特征的提取。
常用的方法有局部二值模式（LBP）和高斯微分滤波器（GDF）等。
通过提取纹理信息，可以得到一个人脸图像的纹理特征。
四、特征融合除了单一的特征提取方法，还可以通过将不同的特征进行融合来得到更加准确的特征提取结果。
特征融合可以采用加权求和的方式，将不同特征的重要性进行评估，并根据重要性进行加权处理。
常见的特征融合方法有融合规则、融合加权和融合决策等。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别技术中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建深层神经网络，利用多层次的特征提取和表达能力来实现人脸特征的提取。
常见的深度学习方法有卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等。
总结：人脸识别技术的特征提取方法包括颜色信息的提取、几何信息的提取、纹理信息的提取、特征融合和深度学习方法。
不同的特征提取方法有不同的应用场景和优劣势，根据具体的需求选择合适的方法进行特征提取，可以提高人脸识别技术的准确度和稳定性。
人脸识别技术的数据采集与管理方法
人脸识别技术的数据采集与管理方法随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，如安全监控系统、手机解锁、人员出入管理等。
而在人脸识别技术的背后，数据的采集与管理是至关重要的环节。
本文将重点探讨人脸识别技术的数据采集与管理方法，以确保数据的准确性、安全性和合规性。
一、数据采集方法1.实时采集：人脸识别技术需要实时获取图像数据，并提取其中的人脸特征进行识别。
实时采集可以通过摄像头或者其他视频监控设备来实现。
采集设备需要具备高清晰度、广角视野等特点，以保证采集到的图像质量。
2.静态采集：静态采集指的是在某个特定时间点采集人脸图像数据，如通过拍摄照片或使用高清扫描仪采集人脸图像。
这种采集方法适用于一些需要事先准备的场景，如注册人脸识别系统等。
3.多角度采集：人脸识别技术需要采集不同角度的人脸图像，以克服角度变化带来的识别困难。
因此，采集设备需要能够捕捉不同角度、表情、光照条件下的人脸图像。
4.大样本采集：为了提高人脸识别的准确性，需要采集尽可能多的人脸样本数据。
采集的人脸图像应覆盖不同人种、年龄、性别等人群，以实现对各种人脸特征的全面识别。
二、数据管理方法1.数据清洗：在人脸识别技术中，由于采集设备和环境的限制，可能会存在图像质量差、光照不均或者模糊等问题。
因此，对采集到的数据进行清洗是必要的。
可以通过图像处理算法对图像进行去噪、增强、对比度调整等操作，提高图像质量。
2.特征提取：人脸识别技术需要从采集到的图像中提取人脸特征，以便后续的比对和识别。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
这些方法能够从图像中提取到具有辨识度的特征信息。
3.特征存储：提取到的人脸特征需要进行存储，以便后续的比对和识别。
可以使用数据库或者特定的存储格式进行存储，确保数据的安全性和易于管理。
4.数据保护：人脸识别技术涉及到个人隐私和敏感信息，因此数据的保护尤为重要。
数据的传输和存储应采用加密技术，确保数据不被非法获取和篡改。
三维点云及多模态人脸融合识别技术及其应用
2020年第7期信息与电脑China Computer & Communication人工智能与识别技术三维点云及多模态人脸融合识别技术及其应用张 晖（福建汇川物联网技术科技股份有限公司，福建 福州 350000）摘 要：人脸识别技术是根据生物特征提出的一种新型个人身份认证技术，凭借着高效性、便捷性、实用性等特点，在视频监控软件、支付宝软件、考勤软件等软件中得到了有效的应用。
近几年，随着基于三维人脸识别技术的不断普及和推广，该技术的发展已经趋于成熟。
基于以上情况，笔者首先从三维人脸识别基本框架和三维人脸模型的表现形式两个方面入手，介绍了三维点云及多模态人脸融合识别技术的相关概念，进而从三维人脸点云的预处理、三维人脸点云独特特征的提取两方面入手，研究了三维点云及多模态人脸融合识别技术的具体应用，希望能够为三维人脸识别技术的应用和推广提供有效的参考。
关键词：三维点云；多模态；人脸融合识别技术；应用中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）07-131-033D Point Cloud and Multimodal Face Fusion Recognition Technology and ItsApplicationZhang Hui(Fujian Huichuan Internet of Things Technology Co., Ltd., Fuzhou Fujian 350000, China)Abstract: Face recognition technology is a new type of personal identity authentication technology based on biometrics. It hasbeen applied effectively in video surveillance software, Alipay software, attendance software and so on, because of its high efficiency, convenience and practicability. In recent years, with the continuous popularization and promotion of 3D face recognition technology, the development of this technology has become mature. Based on the above situation, the author first introduces the related concepts of 3D point cloud and multimodal face fusion recognition technology from two aspects: the basic framework of 3D face recognition andthe representation of 3D face model, and then studies 3D point cloud and multimodal face fusion recognition from two aspects: the preprocessing of 3D point cloud and the extraction of unique features of 3D point cloud The specific application of the technology is expected to provide an effective reference for the application and promotion of 3D face recognition technology.Key words: 3D point cloud; multimode; face fusion recognition technology; application作者简介：张晖(1983—)，男，福建邵武人，硕士研究生，工程师。
三维人脸表情动态采集系统的设计
（ ｔ ｔ ｙ Ｌａ ｏ ａ ｏ ｙ ｏ ｅｉｉｎＭ ｅ ｓ ｒｎ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｔｕ ｎ ｓ Ｓ ａ ｅＫｅ ｂ ｒ ｔ ｒ ｆ Ｐｒ ｃｓｏ ａ ｕ ｉｇ Ｔｅｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｉ ｓｒ ｍｅ ｔ ，
Ｔｉ ｎ ｉ ｉ ｅ ｓｔ ，Ｔｉｎ ｉ ０ ０ ２ Ｃｈ ｎ ） ａ ｊ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｙ ａ ｊ ｎ ３ ０ ７ ， ｉａ
Ａ ｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉｈ ｔ ｅ Ｄ ｎｉ ａ ｉ ｎ ｄ ｓｇ ｏｒｔ ｅ ３ ｆ ｃａ ｘｐ ｅ ｓ ｏ ａ ａ ｄ ａ ｉａ ｌ ｔ ｈｅｎｅ ｄ ｏｆ３ ａ ｍ ｔｏ ｅ ｉ ｎ ｆ ｈ Ｄ ａ ｉ ｌ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ ｄ ｔ ｙｎ ｍ ｃ ｌｙ，ａ ３ ｆ — Ｄ ａ ｃ ａ ｘ ｅ ｅ ｓｏｎ ａ ｑ ｉｉ ｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｓｇｎ ｄ Ｆｉｓ ｌ ｉｌｅ ｐ ｒ ｓ ｉ ｃ ｕ ｒｎｇ ｓ ｓ ｅ ｗａ ｅ ｉ ｅ ． ｒ ｔｙ，ａ ｎｅ ｍ ｏ ｌｗ ａ ｏ ｔ ｕｃ ｅ ｙ ｕｓｎ ｅ — ｗ ｄｅ ｓ ｃ ｎｓ ｒ ｔ ｄ ｂ ｉ ｇ ａ ｌ ａ ｔ ｒ ｒ ｔｎｇ ｐ ｔｅ ｎ ａ ｐ ｃ ａ ｐｉ ｇ ｍ ｅ ｈｏ ． Ｔｈｅ ａ ｆ ａ ｕｒ ａ ｉ ｇ ｐ ｔｅ ｎ ｗ ａ ｅ ｉ ｎｅ ｕ ｅ ｇ ａ ｉ ａ ｔ ｒ ｎｄ ａ ｓ ａ ｅ ｍ ｐ ｎ ｔ ｄ ｎ， ｅ ｔ ｅ ｇｒ ｔｎ ａ ｔ ｒ ｓ ｄ ｓｇ ｄ， ａ ｄ ｎ
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BJUT_3D三维人脸数据库及其处理技术
计算机研究与发展ISSN 100021239ΠCN 1121777ΠTPJournal of Computer Research and Development 46(6):100921018,2009 收稿日期:2008-06-25;修回日期:2008-11-25 通讯作者:孙艳丰(yf sun @ ) 基金项目:国家自然科学基金项目(60533030,60825203);北京市自然科学基金项目(4061001);国家科技支撑计划基金项目(2007BA H13B01)BJUT 23D 三维人脸数据库及其处理技术尹宝才 孙艳丰 王成章 盖 赟(北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 北京 100124)(yinbc @ )BJ UT 23D Large Scale 3D F ace Database and Information ProcessingYin Baocai ,Sun Yanfeng ,Wang Chengzhang ,and Ge Yun(B ei j ing M unici pal Key L aboratory of M ultimedia and I ntelli gent S of tw are Technolog y College of Com p uter S cience and Technology ,B ei j ing Universit y of Technolog y ,B ei j ing 100124)Abstract 3D face recognition has become one of t he most active research topics in face recognition due to it s robust ness in t he variation on po se and illumination.3D database is t he basis of t his work.Design and ruction of t he face database mainly include acquisition of prototypical 3D face data ,p reprocessing and standardizing of t he data and t he st ruct ure design.Currently ,BJ U T 23D database is t he largest Chinese 3D face database in t he world.It contains 1200Chinese 3D face images and p rovides bot h t he text ure and shape information of human faces.This data resource plays an important role in 3D face recognition and face model.In t his paper ,t he data description ,data collection schema and t he po st 2p rocessing met hods are provided to help using t he data and f ut ure extension.A 3D face data dense correspondence met hod is int roduced.Dense correspondence means t hat t he key facials point s are caref ully labeled and aligned among different faces ,which can be used for a broad range of face analysis tasks.As an applicatio n ,a pose estimation and face recognition algorit hm acro ss different po ses is p ropo sed.Eexp remental result s show t hat t he propo sed algorit hm has a good performance.K ey w ords 3D face database ;face recognition ;3D face model ;morp hable model ;mesh resampling摘 要 BJ U T 23D 是目前国际上最大的中国人的三维人脸数据库,其中包括经过预处理的1200名中国人的三维人脸数据,这一数据资源对于三维人脸识别与建模方面的研究有重要意义.首先介绍了BJ U T 23D 数据库的数据获取条件、数据形式,并针对数据库建立过程中数据预处理技术进行了讨论.最后作为数据库的直接应用,进行了多姿态人脸识别和人脸姿态估计算法的研究.实验结果证实,该算法具有良好的性能.关键词 三维人脸数据库;人脸识别;三维人脸模型;形变模型;网格重采样中图法分类号 TP391 经过40多年的发展,尤其是近10年的研究,人脸识别的理论和算法均取得了长足的进步,但这些理论和算法主要针对输入是二维人脸图像而开展的.理论和实验研究已经证实,二维图像中人脸姿态或成像时光照条件的变化对算法的识别性能有很大影响.而更实用的人脸识别算法应该是在摄像环境不可控、用户不配合的情况下使用.所以目前算法的缺陷大大限制了人脸识别技术在实际中的广泛应用.如何解决不同姿态、不同光照条件下的人脸识别问题是二维人脸识别研究的瓶颈,也是当前的研究热点.与二维人脸图像数据相比,三维人脸数据中包含人脸的空间信息,这是人脸本身固有的特征信息,对姿态、光照条件的变化具有鲁棒性.因此,近年来利用三维人脸数据进行人脸识别的途径已经引起人们的广泛关注,也出现了一些识别算法[1].与二维图像不同,三维人脸数据有多种不同的形式,如人脸的深度数据、曲面点的三维坐标及其点之间的连接关系、面部轮廓线数据等.针对不同形式人脸数据的识别算法也需要相同形式的数据资源.人脸数据库对人脸识别算法的研究与开发、模型训练、算法性能比较测试是不可缺少的数据资源,尤其在基于统计学习算法占主导地位的人脸识别领域,模型训练所采用的人脸库的规模、覆盖的人脸数据的变化很大程度上影响算法精度和鲁棒性;不同算法性能测试所用到的数据库的规模和属性同样决定了评测的合理性和测试结果的有效性.所以,随着三维人脸识别研究的不断深入,建立各种数据形式的三维人脸数据库,为同行提供模型训练数据资源、算法研究与比较的数据平台,具有重要的意义.经过长期的研究积累,我们研究小组采用Cyberware3030R G BΠPS激光扫描仪获取三维人脸原始数据,通过对齐算法构建了可进行线性计算的三维人脸数据库BJ U T23D[2],该库包含1200个中性表情的中国人的三维人脸样本数据,其中部分数据有多个样本.扫描后的数据是由点的纹理信息、三维坐标信息及其点之间的连接关系构成.该数据库目前可以为诸如人脸跟踪、识别、动画等研究人员提供很好的数据资源.本文先对三维人脸数据的采集环境、条件、数据形式进行了介绍,然后研究了数据库建立过程中的数据获取、数据处理、数据对齐等相关技术.这些技术为数据库的使用及其相关的研究工作会提供一些有益的帮助.1 相关的三维人脸数据库综述目前已经有一些包含三维信息的三维人脸数据库,按着数据库的构造方法可以将它们分为基于多视角几何信息的方法、基于结构光的方法和基于三维扫描仪的方法.CMU的FIA数据库是基于多视角几何信息的三维数据库[3],其中数据是用6个摄像机从3个不同角度获取20s的视频信息,然后用计算机视觉的方法恢复三维信息得到的人脸数据.由于没有对视频人脸进行标定,这类方法是用复杂的人脸跟踪算法重构人脸的形状信息,所以其效果受人脸跟踪效果的影响较大.3D2RAM是基于结构光的方法建立的三维人脸数据库[4],它用一个照相机和放映机获取人的3D坐标信息,建立一个含129人的3D人脸数据库.该库样本的坐标信息精度高,但对于面部的眼睛或阴影部分无法获取其3D信息,导致面部曲面形状不完全.由于三维扫描仪能够获取人脸部较精确的形状和纹理信息,因此成为建立三维人脸数据库非常好的工具.在GavabDB数据库中[5],使用Minolta V I2700数字转换器获取61个有表情变化的从不同视角扫描的人脸数据.由于有些视角具有不可见部分,为获取完整的三维人脸表面信息还需要进行适当的后处理.Cyberware扫描仪通过一次扫描可以获取人不同视角的完整数据,因此获取的数据准确性好,大大简化了后处理工作,用该设备建立的U SF三维人脸数据库[6]有200人的三维人脸数据,由于每个样本的形状和纹理信息维数很高,因此对于人脸数据处理与分析方面的研究,这样规模的数据还远远满足不了需要.2007年, Huang的研究小组利用Cyberware扫描仪建立了一个含有475人的三维人脸数据库[7],样本主要有中性和微笑两种表情,年龄分布在19～25岁之间,这一数据库可以缓解现有数据库规模小的缺陷,也为人脸识别、跟踪、对齐、动画等相关研究工作提供重要基础.2 BJUT23D数据库介绍BJ U T23D的三维人脸数据通过Cyberware 3030R G BΠPS激光扫描仪获取.扫描时,一条红色激光线从扫描仪里面发射出来,照射到头部Π脸部,经过激光线的反射,被仪器接收和计算.扫描时要求被扫描者端坐在旋转平台的一个高度适中的椅子上,并直视前方,以保证头部在扫描仪的中部.扫描期间需保持端坐不动和静止的脸部表情直至扫描结束.该扫描仪通过一次扫描得到人头部的几何信息和彩色纹理信息,并使用柱面坐标记录几何信息.扫描精度为圆周方向(用φ表示,0≤φ≤2π)489个采样点,轴方向(用h表示,0≤h≤300mm)478个采样点,扫描半径(用r表示)在260mm～340mm之间.每一0101计算机研究与发展 2009,46(6)个几何采样点对应一个24位(用R,G,B表示)纹理像素点,并以489×478大小的纹理图像存储.Fig.1 Cyberware laser scanner.图1 Cyberware激光扫描仪1)光照条件用激光扫描仪扫描人脸时可以同时获取人脸的三维几何信息和彩色纹理信息,人脸纹理的好坏直接影响到所创建人脸库的质量及应用价值,并给基于人脸库进行的人脸建模、人脸识别、人脸动画等方面的研究带来很大的影响.为了得到统一的、较为真实的纹理信息,我们的数据采集在同一个扫描间进行,并对光照条件做了一定的限制.扫描间是一个特定、封闭的环境,其四周设置4盏专用的照明灯,由前后左右4个方向指向被扫描对象,并保证扫描对象各个方向具有相同的光照强度.为了模拟正常的环境光,扫描间的4盏灯都是60W的白炽灯,同时设置扫描间的墙壁为通体白色,这样4盏灯相互照射后,从墙壁上返回的光形成了一个统一对环境光的模拟制式.由于镜面反射对模型的生成会产生较大的影响,所以要求光的强度在一定的范围内.所有扫描工作都在扫描间完成,这样既保证对环境光的光照条件近似模拟,也保证所有三维人脸数据的光照条件完全相同.2)饰物由于扫描仪对头发等深色部位的扫描效果比较差,而人脸研究仅对人的面部区域感兴趣,因此要求被扫描者佩戴泳帽并将头发全部包住.该泳帽一般应选择颜色较鲜明的色彩以便和面部区域分离,方便后期处理.此外还要求被扫描者不能化妆、不戴眼镜等任何饰物.3)数据规模及形式BJ U T23D三维人脸数据库共包括1200名中国人的三维人脸数据,其中500人的数据对外公开发布,男女各250人,年龄分布在16岁～49岁之间,所有人脸数据均是中性表情.部分人脸有3个样本,以便于人脸识别研究.三维扫描仪进行一次柱面扫描就是对人的头部表面进行高密度采样,采样信息包括空间几何信息和彩色纹理信息.空间几何信息由两部分组成,既空间三维采样点的坐标信息(用(X,Y,Z)表示,约2×105个点),和由网格描述的这些点之间的连接关系,网格组成的三角面片约有4×105个.彩色纹理信息是采样点柱面投影得到的二维图像,以普通图像格式存储,图像的长和宽由投影参数、扫描设备硬件与操作平台决定,本文得到的纹理分辨率为478×489,如图2(c)所示.为建立几何信息同纹理信息之间的联系,在几何信息中还存储几何采样点在纹理信息文件中对应纹理点的归一化坐标,归一化坐标表明本采样点在纹理信息文件中对应纹理点位置的索引信息,几何信息和纹理信息之间的关系就是通过该索引信息建立起来的.图2是扫描后的三维人脸及其对应的几何、纹理信息.Fig.2 3D prototytical face data.(a)Scanned3D face;(b) Shape data;and(c)Texture image.图2 三维原始人脸数据.(a)三维人脸;(b)几何数据;(c)纹理图像4)人脸数据的命名规则在数据库中,每个三维人脸数据由单一的文件组成,文件按照统一的规则进行命名.文件名有6部分信息,命名规则为性别+I D+年龄+表情+内容+发布情况.具体表示形式如下:x_xxxx_Ax_Ex_Cxxxx_Rx1 2 3 4 5 6每部分的具体含义为:1表示性别区域,由一个字母组成.“M”表示男性,“F”表示女性.2表示I D区域,由4个数字组成.表示该文件在数据库中的I D,当组成文件I D所需数字不足4位时剩余高位用0补齐.3表示年龄区域,由一个字母“A”和一位数字组成.A是年龄的英文Age的首字母.由于研究时1101尹宝才等:BJ U T23D三维人脸数据库及其处理技术关心的是人脸数据所处的年龄段,所以只记录每个人脸数据所属的年龄段,并用1位数字表示.每个年龄段的代表数字如表1所示:T able1 Correspondence of N otation and Age表1 年龄符号对应表Notation Age Range110-19220-29330-39440-494表示表情区域,由一个字母“E”和一位代表表情的字母组成.表情字母表示人脸数据具有的表情.每个表情代表字母的含义如表2所示.目前数据库中所有人脸都是中性表情.T able2 Correspondence of N otation and Expression表2 表情符号对应表Notation ExpressionN NormalH HappyP SurpriseA Angry5表示数据内容区域,由5位字母组成.C是Content的首字母,后面的4位字母“t rim”表示该数据经过预处理.6表示发布标记区域,由两位字母组成.首字母为R,第2个数字表示是否已经发布,其中“0”表示未发布,“1”表示已发布.目前发布的数据是无法直接读取的,用户需要使用我们提供的工具将原始数据转换成可读的文本形式.转换后的文本数据包含3个部分信息:顶点信息、纹理信息、网格信息.①顶点信息:顶点信息由密集采样点组成,三维人脸模型的顶点信息就是由这些采样点构成的.数据的表示形式为Vertex1:X=-87.616997,Y=-12.994000,Z=37.046001, Vertex1表示序号为1的顶点,X,Y,Z分别表示该点的3个坐标值.②纹理信息:纹理信息描述了每个顶点的对应的纹理值.数据表示形式为Text ure1:R=144,G=99,B=85,Text ure1表示顶点1的像素值,R,G,B分别表示点在3个颜色通道的值.③网格信息:网格信息描述顶点之间的连接关系.库中的数据使用三角网格来描述顶点之间的连接关系.数据的表示形式为Triangle1:Fi rst V ertex=36407,Second V ertex=36310,Thi r d V ertex=36392,Triangle1表示第1个三角网格,其后的3部分信息分别表示依附该三角网格的3个顶点的标号.3 建立BJUT23D的信息处理技术扫描后的数据还有许多信息缺失和不平滑的情况,另外肩部和头部的信息对于人脸识别及相关研究是无用的,它们的存在将会增加数据规模,为后续数据库的应用增加计算量,所以需要对扫描后的数据进行预处理.3.1 面部数据的分离和预处理扫描人脸时,由于光照条件的细微变化、人脸表面的不光滑性以及头发等复杂结构的影响,射在人脸表面的光线在返回时运动轨迹发生偏离,会使扫描后得到的三维人脸数据发生变形,出现一些毛刺和空洞等现象.在对耳朵、下巴等部位扫描采样时,捕捉不到的三维信息也会形成空洞,有些地方则因为局部表面不光滑会产生毛刺.对此,我们采用交互的方式,使用插值、平滑等预处理方法弥补三维人脸上的空洞并去掉毛刺.面部数据的分离是将人脸面部区域从整个头部扫描数据中分离出来,去除头发、肩等部位的三维数据.我们使用的方法[8]首先确定分离的边界.由于在三维人脸几何数据上直接进行边界关键点标定和边缘自动检测十分困难,所以借助人脸的纹理图像来进行不规则边界的确定,即在三维人脸对应的二维纹理图像上确定面部发际边界和耳朵部位的边界,然后通过纹理几何的对应关系,找到三维人脸几何数据相应的分割边界.对于耳下的垂直切面和脖子下的水平切面则直接在几何数据上确定,用来去除肩部以下和耳朵后面的数据.确定了人脸的分离边界后,即可将人脸的面部区域从原始扫描数据中分离出来.如图3所示为分离后的三维人脸,图3(a)是分离后的几何形状及其对应的纹理图像,图3(b)是分离后不同角度下的三维人脸面部图像.2101计算机研究与发展 2009,46(6)Fig.3 3D face data.(a )The cutted shape and texture for 3D face and (b )Frontal and side 3D face.图3 三维人脸数据.(a )分离后的三维人脸几何信息和纹理信息;(b )正面、侧面3D 人脸 为保证三维人脸数据的一致性,在数据获取时要求被扫描者保持指定的姿态和位置,既目视前方,头部保持垂直.但实际扫描得到的人脸样本的姿态不可避免地存在一定偏差,因此需要对不同的人脸数据进行坐标矫正,将不同的三维人脸数据统一到同一个坐标系.切割后的三维人脸数据接近一个柱面分布,所以用三维人脸数据的离散点集来拟合一个柱面,用柱面的中心轴作为三维人脸数据的新的垂直坐标轴(Z 轴),过鼻尖点且与新的垂直坐标轴垂直相交的直线作为新的前向坐标轴(Y 轴),新的X 坐标轴则由Y 轴和Z 轴的叉乘运算确定.通过坐标变换可以得到每个三维人脸在新的坐标系下的坐标值,经过坐标变换的所有三维人脸数据均变换到朝向、姿态相同的坐标系下.如图4是三维人脸的坐标矫正示意图,其中Z 是矫正后的垂直轴,Z 0是矫正前的垂直轴,X ,Y ,Z 是矫正后的坐标轴.Fig.4 Recorrected face by a cylinder.图4 人脸柱面矫正3.2 人脸数据的规格化由于人脸的个性化差异,扫描得到的人脸数据有很大差别.首先是构成三维人脸的点数和面数不同,这样的数据使基于形变模型的三维人脸重建无法进行,也不利于人脸的统一表示;其次是点或面的排列与人脸特征无关.因此建库时对预处理过的三维人脸数据进行了规格化,规格化后的数据既可以用统一的向量形式来表示,又保证所有的三维人脸数据特征对齐.规格化[9]的第1步是建立不同三维人脸数据间的稠密对应,既根据人脸面部特征建立不同的三维人脸数据间点到点的一一对应关系.例如,已知一个人脸上的鼻尖点可以根据对应关系找到另外一个人脸上的鼻尖点,如果以某一个人脸作为标准人脸,就可以将人脸数据根据标准人脸的点和面进行有序化.事实上,在三维数据上建立基于特征的点对点的稠密对应非常困难.首先不同人脸的个性差异导致三维人脸的几何差异很大,而且还要考虑纹理特征信息的对应;其次三维人脸数据是稠密点集,数据量很大,因此很难使用一般方法建立这种对应关系.文献[9]考虑到扫描人脸数据是以柱面的形式表示,将三维人脸展开为二维形式,借助在二维图像上光流对应计算的方法建立三维数据的对应.但光流算法的前提假设是两幅图像间光流的变化是连续光滑的,对于比较相像的两幅人脸可以近似地看做视频序列的相邻两帧图像,此时对应计算效果比较好.但对于形状差别较大的人脸数据,光流算法的前提假设不满足,对应计算将产生较大的误差.另外,这种将复杂三维几何进行柱面展开形成二维图像的方法实际上损失了很多三维信息,所以其对应计算的效果不是很好.为此,BJ U T 23D 数据库采用基于网格重采样的对齐方法.网格重采样是通过原始数据建立网格和曲面的常用方法,它摒弃了在二维图像上的处理方法,直接在三维空间进行,能够更多更精确地保留原数据的三维信息.利用重采样可以将不规则的多边形网格转化为规则的网格的特点,该方法将不同网格数和空间点数的原型人脸全部规格化为采样点数、网格数、拓扑完全一致的原形人脸,且重采样后的人脸同一相对位置的点都固定地代表了同一个面部特征,在此基础上能够直接进行不同人脸的点与点的线性组合,从特征的角度更具有线性组合的合3101尹宝才等:BJ U T 23D 三维人脸数据库及其处理技术理性.人脸对齐主要由人脸分片和网格重采样两个计算过程组成.1)人脸分片人脸分片将三维人脸分割成多个面片为网格重采样做准备.目前自动分片算法[10]的研究主要是针对纹理映射领域,虽然能够达到自动,但分片的形状不确定,无法保证所有人脸分出的同一片包含的人脸特征相同或相近.Krishnamurt hy 等人[11]提出的交互的人工分片方法,由用户选取一序列点,然后采用贪心图算法,在网格连线上寻找相邻点的最短路径,这些路径则形成分片的边界.该方法以网格的连接关系为基础进行分片操作,实现比较复杂.本文根据三维人脸数据包含三维几何与纹理两部分数据的特点,基于面部纹理图像手工交互标定特征点,然后以特征点的连线作为分片边界,划分特征区域,最后通过柱面映射找到三维人脸网格上的分割结点和分割线.考虑到重采样后网格要求比较均匀,所以采用面积比较接近的矩形进行分割.如图5所示是三维人脸分割的结果,一个人脸被分为122个面片.Fig.5 Divide the 3D face into patches.图5 三维人脸分片2)三维人脸网格重采样对于初始分片后的三维人脸通过网格重采样进行网格细分.重采样时首先要确定每个面片的4个角点.对于规格的矩形面片,直接使用其4个顶点作为角点;对分割后处于边界的不规格面片,利用最小内角法或长宽比法确定4个角点.为了能够进行均匀重采样,对所有矩形的边长度进行统计,然后进行等形线的均匀初始化,这样不仅使边界边的划分更均匀,还可以减少边界曲线提取的计算量.对等形线初始化后的网格进一步的细分,利用点的合力调整新获得弹性点的位置,从而获得了每一面片的均匀重采样网格.对每个面片重复以上重采样过程,直到重采样的密度与原始三维人脸数据的密度比较接近为止.如图6(c )是对人脸数据进行5次重采样的结果,约由13×104个点,25×104个三角面组成.详细的三维人脸重采样过程参见文献[8].Fig.6 Face mesh resampling.(a )The ioslines initialized ;(b )One time mesh resampling ;and (c )Five times mesh resampling.图6 人脸重采样.(a )初始化网格;(b )1次重采样的结果;(c )5次重采样结果经过上面的重采样处理,所有三维人脸具有相同数量的点和三角面片,且整个网格的拓扑结构完全相同,从而可以建立三维人脸数据间严格的一一对应,这样的对应可以将所有三维人脸表示为统一的表示形式.另外,由于这里的分片是基于特征的分片,因此重采样后点的对应也是基于特征的稠密对应.图7是分别基于网格重采样的方法和光流的方法进行人脸对齐的结果.从图中可以看出,基于网格重采样方法的对齐效果好于光流的算法.Fig.7 The correspondence based on mesh resampling and optical flow.(a )The correspondence based onmesh resampling and (b )The correspondence based on optical flow.图7 基于重采样算法和光流算法的对齐效果比较.(a )基于网格重采样方法的对齐结果;(b )基于光流方法的对齐结果4101计算机研究与发展 2009,46(6)4 BJUT 23D 的应用———多姿态人脸识别算法研究[12] 实用的人脸识别系统应该是在用户不配合的情况下使用,此时人的头部会以多种姿态的形式出现,所以进行人脸识别必须考虑头部姿态的变化,多姿态人脸识别也一直是人脸识别研究的难点.作为三维人脸数据库BJ U T 23D 的直接应用成果,我们小组进行了多姿态人脸识别研究,并借助于三维人脸形变模型[9]实现了对人脸的姿态估计.4.1 算法整体框架根据二维人脸库(gallery )中的人脸图像(每个人只需要一幅二维人脸图像),采用三维人脸形变模型重建其对应的三维人脸.在识别阶段采用该三维人脸模型估计二维测试图像中人脸的旋转角度,并以测试图像中人脸在3个方向上的旋转角度为基准,将人脸库(gallery )中重建的三维人脸旋转到相同视角的同一姿态.最后,采用相同姿态下人脸图像进行人脸对象的分类识别.算法的整体框架如图8所示:Fig.8 The f ramework for multipose face recognition.图8 算法整体框架4.2 三维人脸形变模型形变模型的基础是线性组合理论,即使用一类对象中若干典型样本张成该类对象的一个子空间,用子空间基底的组合近似地表示该类对象的特定实例.使用形变模型进行三维人脸建模分为两个过程:一是建立模型,包括原始人脸数据的获取、人脸数据的对应和建立组合模型;二是针对特定人脸图像进行二维人脸图像与模型的优化匹配,实现三维人脸的重建.建立形变模型使用的三维人脸数据源于BJ U T 23D 数据库,所有数据均经过前述的规格化处理,实现了三维人脸的点到点的对应.第i 个三维人脸数据用形状和纹理向量表示为S i =(X i 1,Y i 1,Z i 1,X i 2,…,X in ,X in ,X in ,)T,T i =(R i 1,G i 1,B i 1,R i 2,…,R in ,G in ,B in )T,1≤i ≤N ,(1)其中N 三维人脸的总数,n 是三维人脸顶点的个数.由于原型人脸数量比较大(N =200),且人脸数据间有一定相关性,因此使用主元分析方法(PCA )对人脸形状和纹理向量进行处理,压缩数据量,消除数据间的相关性,得到形变模型的表示形式:S model =S -+∑m-1i αi s i,T model =T -+∑m-1iβi t i,(2)其中S -,T -是原型三维人脸的平均形状和纹理向量,m 是主元个数,s =(s 1,s 2,…,s m -1),t =(t 1,t 2,…,t m -1)是形状和纹理的主元向量组,α=(α1,α2,…,αm -1),β=(β1,β2,…,βm -1)是模型的组合参数.4.3 模型匹配模型匹配就是将形变模型与输入二维人脸图像进行优化匹配,使模型人脸与输入人脸的匹配误差最小,得到模型的组合参数.本文用图像对应像素点的灰度差的平方和作为两图像的匹配误差,即E I =∑x ,y|I input (x ,y )-I mod el (x ,y )|2,(3)其中I input 是输入的人脸图像,I mod el 是三维模型人脸在某视点观察得到的人脸图像,可通过投影模型和5101尹宝才等:BJ U T 23D 三维人脸数据库及其处理技术。
人脸识别技术的使用步骤详解
人脸识别技术的使用步骤详解人脸识别技术是一种通过图像或视频中的人脸特征来识别和识别个人身份的技术。
它已经广泛应用于各个领域，如人脸解锁、身份验证、监控安全等。
本文将详细介绍人脸识别技术的使用步骤，以便读者更好地理解和应用这项技术。
一、数据采集人脸识别技术的第一步是数据采集，也就是获取用于识别的人脸图像或视频。
通常情况下，我们需要收集足够数量的人脸数据以训练机器学习模型。
这些数据可以来自于不同的渠道，如照片、视频监控录像等。
在采集过程中，我们要注意保护个人隐私和数据安全。
二、人脸检测人脸检测是人脸识别技术的基础步骤，它主要是用于找到输入图像或视频中的人脸位置。
这一过程通常采用计算机视觉技术，通过在图像中寻找特定的人脸特征点或使用机器学习算法来检测人脸。
当检测到人脸后，我们可以将其用作后续的特征提取和识别步骤。
三、人脸对齐人脸对齐是为了解决输入图像或视频中的人脸姿态和光照变化问题而进行的步骤。
由于人脸在不同的图像中可能具有不同的角度和姿态，我们需要将其标准化为相同的姿态。
人脸对齐通常涉及到对图像进行旋转、平移和缩放等操作，以保证后续的特征提取和识别的准确性。
四、特征提取特征提取是人脸识别技术的核心步骤，它主要是从人脸图像或视频中提取出可以代表个人身份信息的特征。
常见的特征提取方法包括局部二值模式、主成分分析、线性判别分析等。
提取到的特征通常是一组数值或向量，用于后续的识别和验证。
五、特征匹配特征匹配是将提取到的人脸特征与已知的人脸特征进行比对和匹配的步骤。
这一过程通常采用人脸数据库或模型来对特征进行匹配和识别。
常见的匹配算法包括欧几里得距离、余弦相似度等。
通过比对特征，我们可以判断出输入图像或视频中的人脸是否与已知的人脸信息匹配。
六、识别结果输出最后一步是将人脸识别的结果输出给用户或其他系统进行处理。
根据具体的应用需求，可以将识别结果输出为人脸标识、身份验证结果、进出记录等形式。
在输出过程中，我们要注意保护个人隐私和数据安全，避免未经授权使用人脸信息。
人脸数据存储原理
人脸数据存储原理
人脸数据的存储原理主要包括数据采集、特征提取和数据存储三个步骤。
1. 数据采集：这一步主要是通过摄像头或者专门的人脸识别设备进行。
设备会通过红外光线或者可见光线对我们的脸部进行扫描和拍摄，记录下脸部的各种特征，比如脸型、眼睛、鼻子、嘴巴等等。
同时，还会通过计算机算法将这些特征转换成数字代码，这个代码就是我们的人脸信息。
2. 特征提取：在采集到人脸数据后，需要对其进行特征提取。
这一步主要是通过计算机视觉和机器学习算法对人脸图像进行预处理，包括灰度化、去噪、特征点定位等操作，提取出人脸的特征信息。
3. 数据存储：最后，将提取出来的人脸特征信息存储在数据库中。
数据库可以采用关系型数据库或者非关系型数据库，主要根据实际需求进行选择。
在存储时，需要对人脸特征信息进行一定的编码和压缩，以减小存储空间的需求。
以上是简单的人脸数据存储原理，供您参考，如需了解更多信息，建议咨询专业技术人员。
3d面部识别原理
3d面部识别原理
3D面部识别是一种通过检测和分析人脸的三维结构和特征，并将其与已知的人脸数据库进行对比，从而识别和认证个人身份的技术。
其原理基于计算机视觉和图像处理技术。
首先，通过使用深度传感器或多个角度的相机捕捉目标人脸的图像。
深度传感器可以得到人脸的三维几何形状信息，而多个角度的相机则可提供更多的纹理和特征信息。
接下来，对捕捉到的人脸图像进行预处理，包括去除噪声、校正图像的角度和尺度等。
然后，使用特定的算法和模型提取人脸的关键特征点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等位置。
这些特征点可以用来构建人脸的三维模型，并进一步分析面部的形状、轮廓和表情等。
同时，系统会根据已有的人脸数据库中的样本，建立一个模型来描述人脸的特征。
这个模型可以是传统的统计模型，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），也可以是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。
最后，通过比较目标人脸的特征与数据库中的样本特征，系统可以确定该人脸的身份。
识别的结果通常通过计算相似度指标或者距离函数来判断，如果匹配度足够高，则可以认为是同一个人。
总而言之，3D面部识别利用深度传感器和相机捕捉到的人脸
图像，提取关键特征点，并与已知的人脸数据库进行比较，以实现人脸识别和认证的目的。
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三维人脸图像的数据采集
1三维人脸图像数据的采集
采集设备进行三维扫描的过程是一个实时曲面配准的过程。
尽管这一
过程有一定的鲁棒性，但是扫描对象的姿态变化很容易干扰配准的准
确度7。
因此在采集三维人脸图像前应和被采集人进行必要的沟通，防止采集过程中因被采集人说话或移动导致配准失效而中断操作。
为了
在保证数据质量的同时减少重复数据量，使用手持式3D扫描仪时，需
要按照一定的移动顺序对人脸图像进行撷取8,9。
采取的扫描顺序（见图2）是从被采集人的一侧耳部开始，上下S型经鼻面部向另一侧耳部移动，然后向下采集下巴被遮挡部位的图像，最后回到开始的部位完
成扫描（单帧曲面范围90mm×70mm~180mm×140mm）。
这样做的好处，一是不会遗漏采集部位；二是符合人脸面部结构特点，如果采用横向S 型扫描则要多次经过鼻翼两侧，这就增加了扫描难度；三是固定了采
集顺序，在预处理时可以快速找到需要修改或删除的某一帧或几帧图像。
对耳朵、鼻翼两侧、下唇至下巴中间结构比较复杂的曲面，在采
集时，可以采取小角度变换扫描仪打光角度。
对下巴的采集，可以将
扫描仪从下方尽量接近被采集人身体并向上打光，以减少由于遮挡形
成的空洞。
因手持式3D扫描仪的便携特点（≤1kg），采集现场只要
具备交流电，在明视照度下即可进行操作，所以非常方便在非实验室
环境进行采集。
2对采集数据的预处理
采集到的原始数据是一个曲面帧集合，根据采集时间、帧速率的不同
包含400~1500个曲面帧数据。
将这些数据合成一个完整的三维人脸图
像之前需要一系列的模型处理。
主要包括：整体配准、光顺合成、补洞、小型对象过滤、简化网格以及纹理映射等步骤7,10。
对于大部分
一次性采集完成且自动配准较好的数据，使用上述自动处理都能够取
得良好效果。
但由于光照条件的细微变化、脸部皮肤的光滑程度不同，或者曲面结构相互遮挡等因素，一些模型自动处理的结果并不理想，
如图3左所示，自动配准造成了明显的裂纹。
这不但会影响视觉效果，还对后期的深入应用造成干扰11。
这就需要经过人工干预配准获得理
想的效果（见图3右）。
人工干预配准主要包括三个步骤：第一步要先找出自动配准不理想的
帧或帧集合，将其选取移出成为新的帧集合。
如图4所示，计算机在
自动配准扫描图像时出现了较大的偏离（见图4左），这就要对偏离
的曲面进行人工筛选，生成新的帧集合（见图4右）。
有的采集图像
可能包含多个曲面的图像，分离出不止一个帧集合，可根据具体的采
集结果分离出二个或二个以上的帧集合，每个帧集合应保持在一个连
续的曲面内且互相包含重合区域。
第二步是在分离出的帧集合之间进
行特征对齐，即在需要拼合的两部分帧集合上标记多个特征比较明显
的相同部位（同名点），例如眼角、嘴角、耳廓、鼻尖、鼻翼等部位（见图5）。
如果分离图像没有共同的明显的特征，也可以通过人工交互移动待配准的帧集合与参考帧集合尽量对齐重合，其重合精度主要
依赖人眼。
第三步是自动拼接网格。
如果把“特征对齐”理解为对分
离图像的“粗拼”，那么“拼接网格”即是对分离图像的“细拼”。
在自动拼接网格的基础上再“允许图像纹理拼接”，这样就得出人工
拟合后的三维图像，后续可以重复整体配准和光顺合成的过程，达到
更好的处理效果。
另外，人工干预也可以通过删除个别帧图像以获取
较好的图像质量。
例如图6就是通过删除单帧，来修补眨眼造成的闭
眼图像。
由于光照条件的变化或者扫描过程中偶然出现的不稳定移动，可能会
对采集的三维人脸图像质量造成影响，自动配准和人工干预后仍由此
可见会出现裂纹或者其他不理想的质量问题（约占5.3%）。
这种情况
下可以通过2D/3D擦除、修补和光滑处理来改善，但是应尽量减少图
像插值的处理，以免改变或消除人脸面部皮肤的原始细节特征。
除此
之外，对三维图像的编辑还包括坐标变换、数据擦除、网格简化等，
对纹理图像的编辑包括亮度/对比度调整、色调、色饱和度以及图像灰
度校正等。
使用的3D扫描仪的帧速率为7.5fps，采集一个样本的平均耗时在80~110s之间。
为了说明采集帧数与图像质量的关系，记录预
处理过程中的部分数据。
按照“优质、良好、一般”将处理前后的图像质量评价为三个等级，并按照采集帧数分类得出以下数据关系。
由此可见，采集图像在500~700帧范围内的三维人脸图像的质量最好，需要人工干预处理的样本数较少，平均处理的时间也较短。
700~900帧的图像需要较多的人工干预，但是预处理后也可以得到较高的图像质量。
900帧以上的图像采集质量较一般，但是经预处理后图像质量有较大幅度提高，只是处理耗时较长。
而500帧以下的图像质量在预处理前后都很难获得高质量的图像效果。
三维人脸图像的数据采集。