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指纹识别门禁人脸识别技术中基于人脸库的形变模型
威尓迪  [原创]  

         Vetter等于1 999年提出了基于人脸库形变模型的人脸建模方法。该方法第一次自动地完成了人脸建模,并且可以由一幅人脸图像来重建特定人的三维人脸模型。由于该模型中考虑了人脸姿态和光照等因素,且建立在像素级对应的三维原型人脸数据库之上,因此该模型可以生成高度真实感的三维人脸。另外,通过分析原型人脸的表情变化还可以产生人脸表情和动画。

       形变模型的基础是基于线性组合的,即使用一类图像中的若干典型图像作为原型.并组成该类图像的一个子空间,使用该子空间基底的线性组合来表示。 Ull-man等和Shashua的研究指出:在理想的无遮挡正投影条件下,利用物体不同视角的三幅图像的线性组合就能合成任意视角的图像。线性组合思想在图像分析和合成方面的研究和应用,导致了形变模型的出现。虽然后来对形变模型进行了不断的改进,但其基本思想没有变。

       形变模型最初在二维图像的表示方面取得了成功。实际上,形变模型的名称来源于图像处理中典型的图像生成方法- Morphing方法,即通过有对应关系的两幅图像产生中间图像及图像间的平滑过渡。Choi等和Poggio等提出的图像表示形式为:将一幅图像分解并表示为几何形状矢量与纹理矢量,使得一类图像通过这些矢量进行线性组合运算。Poggio和Vetter提出的线性对象类(linear object classes)概念,给出了三维对象满足线性对象类的充分条件,并论证了人脸对象在近似条件下是线性对象类。图像技术的不断发展产生了基于光流算法的稠密像素对应技术和基于三维模型的对应方法,使图像间的像素对应可以得到比较好的效果,且图像间的线性运算就可以通过其对应像素的线性运算来实现。

       虽然使用二维图像形变模型可以比较好地表示同一类对象,但对于复杂的三维对象或者有大范围姿态变化的人脸对象,其表示效果却并不是很好。于是,基于二维形变模型的思想,Vetter和Blanz提出了三维人脸形变模型。该模型使用激光扫描仪获得三维原型人脸,并建立人脸组合模型,将该模型与二维人脸图像相匹配来实现人脸的三维重建。三维模型较二维形变模型在表示人脸图像时,考虑了人脸的姿态和光照,因此三维模型对人脸图像的表示效果更好。

       形变模型可实现三维人脸的自动建模,具有较好的真实感,但作为一种新的人脸建模方法,该方法目前还存在许多亟待改进的地方。首先,建立形变模型的基础是三维人脸数据基于特征的对应,目前该模型是通过对人脸柱面展开图像的光流计算来建立这种对应的,但光流算法对于差异较大的人脸图像计算效果并不理想。其次,在模型匹配时仅考虑了单一的光照条件,所以模型在复杂光照条件下就很难完成人脸重建。再次,模型匹配的计算过于复杂,计算量过大,这也是该模型不能被实际应用的主要原因。最后,对于这种新的人脸建模方法,模型的应用研究还不是很多,因此需要对模型的应用进行广泛深入的研究。

        前面介绍的是国际上对人脸建模方面的研究情况,国内关于人脸建模的研究开始于20世纪90年代末,国内典型的人脸建模研究机构有:哈尔滨工业大学、中国科学院计算技术研究所、浙江大学、中国科技大学、北京工业大学、湖南大学和上海交通大学等。国内主要采用经典的人脸建模方法,尤其是基于图像的视觉建模方法采用较多,但对于基于三维人脸库的方法还没有报道。

         比起指纹识别门禁,指纹识别门禁系统的指纹识别技术人脸识别技术相对于要复杂很多,可能你看了上面的资料,可能已经见识到人脸识别技术的复杂性。

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