基于二维图像的3D人脸识别技术是什么

2019 年 11 月 27 日

传统的3D人脸识别技术会存在采集设备昂贵、采集系统复杂、传输量大、人脸3D模型库重建算法复杂、识别速度慢等缺点。而基于二维图像的三维人脸重建识别技术能够有效利用比较成熟的二维人脸识别技术,结合三维信息所包含的人脸三维形状属性,获得更好的人脸识别效果。那基于二维图像的3D人脸识别技术是什么,有哪些建模方法?


基于二维图像的3D人脸识别技术是什么


从二维图像重建三维人脸模型,就是分别从2D人脸和3D人脸上提取特征并合并为一个整体的特征向量,输入人脸分类器进行识别计算。基于二维图像的3D人脸建模方法可以分为三种,分别是基于单幅图像的方法、基于两幅或多幅图像的方法、基于可形变模型的人脸三维建模和识别方法。


基于单幅图像的方法

这个方法对于输入单幅图像的人脸三维建模算法,需要借助人脸的先验信息来辅助人脸建模过程。利用单幅图像重建人脸的算法主要有从明暗恢复形状的方法和基于统计学习模型的方法。


基于两幅或多幅图像的方法

该方法是利用传统的立体视觉计算人脸的三维信息。根据对于输入人脸图像要求的不同,基于两幅图像重构三维人脸的方法可分为基于正交图片的方法和基于非正交图片的方法;而基于多幅图像重构人脸的方法主要有基于面片的多角度立体视觉法、基于多组人脸图像的方法和基于视频序列的方法。


基于可形变模型的方法

三维可形变模型的方法是近年来比较成功的一种三维人脸建模算法,由Blanz和Vetter在 1999年提出。该方法可以基于单幅或多幅图像完成特定人脸的建模,并且可以考虑到光照、姿态等因素,可以生成有比较高真实感的三维人脸模型,在计算机视觉和计算机图形学方面产生很大的影响,其研究方法和思路对人脸识别技术的研究有着重要的借鉴意义。


基于二维图像的3D人脸识别技术可以提高识别的安全性以及识别效果和速度。




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文章来源:畅视智能


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