基于积分机制和特征融合的多模态三维人脸识别

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1、硕士学位论文基于积分机制和特征融合的多模态三维人脸识别Multi—modal3DFaceRecognitionBasedonScoringMechanismandFeaturesFusion作者姓名：学科、专业：学号：指导教师：完成日期：王丙权计算数学21001034罗钟铉教授2013年5月大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其

2、他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：建壹塑垒壶必!l企墼!i垒融△丛旌拯庭三旌厶瞧丛纠作者签名：坠lb盎基，日期：递l主年—L月2＆日大连理工大学硕士学位论文摘要近些年来，三维人脸识别得到了国内外研究人员的广泛关注。三维人脸数据不仅能够提供人脸的纹理信息，还提供了人脸几何信息，因而能够更全面地反映了人脸特性。我们希望利用三维数据所包含的两种不同类型信息进行多模态的融合来提升人脸识别的效果，本文采用自动校准后的三维人脸数据模型经过投影得到的深度图像和灰度图像作为人脸的两种

3、不同模态数据，并利用这两种数据提取出不同特征进行得分水平的融合。人脸的全局特征反映其大致轮廓，局部特征则反映其细节信息，它们在识别中扮演着不同的作用，且各具优势。为了充分利用不同数据和特征所反映的人脸信息，我们采用将深度图像的全局特征和灰度图像的局部特征进行融合。Gabor滤波器具有良好的空间位置和方向选择性，展现出了良好的局部特性，本文选取图像的Ga．bor特征作为其局部特征，此外利用PCA进行图像全局特征的提取。不同特征在匹配相似度的衡量方式上存在差异，为消除这种差异本文提出一种统一衡量匹配相似度的方式一一积分机制，即类似于比赛中采用的积分制，我们利用待识别数据与模板数据的匹配

4、相似度大小对模版数据进行排序，并按照排名给予模板数据以基于排名的积分；此外，每种特征在分类识别中所起的作用不同，其对应积分的权重也不同。最后根据模版在不同数据特征下取得的积分加权总和进行识别结果的确定。本文算法在CISIA__-一维人脸数据库上取得了良好的效果。关键词：3D人脸识别；积分机制；Cabor特征；主成分分析；融合基于积分机制和特征融合的三维人脸识别一——————————————————————————————————————————————————————一Multi—modal3DFaceRecognitionBasedonScoringMechanismandFea

5、turesFusionAbstract3Dfacerecognitionhasbecomemoreattractiveinpatternrecognitionfieldinre—centvears．3Dfacemodelcannotonlyprovidethetextureinformationoftheface，butalsoprovidethegeometricinformation，whichdemonstratethehumanfacemorecompre—hensivelvWeexpecttoutilizethedifferentinformationimplicated

6、inthe3Ddataformulti．modalfusiontoenhancetheeffectoffacerecognition．Weutilizetheautomaticallyaligned3DfacemodeltogeneratethecorrespondingdepthandintensityimageswhichareregardedaStwodifferentmodaldatainthisthesis．Weusethedifferentmodaldata七oex

7、tractdi仔’erentfeaturesandfusetheminthescorelevel．The

8、globalfeaturesoffacereflectitseontours，whereaslocalfeaturesreflectthedetails．Theyplaydifferentrolesintherecognitionandhavetheirownadvantages．Inordertomakefulluseofdifferentdataandcharacteristicsreflectedinthefaceweusetheglobalfeatureofr