表情鲁棒三维人脸识别：基于鼻尖点区域分割的方法

"基于区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法，通过鼻尖点区域分割，将人脸分为表情不变的刚性区域和表情易变的非刚性区域，采用不同特征描述和匹配策略，实现高识别率的三维人脸识别。该方法在FRGC v2.0和WiseFace数据库上的识别率分别为98.52%和99.01%，表现出对表情变化的强鲁棒性。" 三维人脸识别技术是生物识别领域的重要研究方向，尤其在安全和监控应用中有着广泛的应用前景。然而，由于人的表情变化，传统的三维人脸识别方法可能会受到严重影响，导致识别性能下降。为了解决这一问题，本文提出的"基于区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法"专注于应对表情变化带来的挑战。 首先，该方法利用人脸表情变化的区域性特点，即某些区域（如鼻尖点周围）相对稳定，而其他区域（如脸颊和眼睛周围）则容易受表情影响。通过对这些区域进行区分，可以将人脸分为刚性和非刚性两个部分。刚性区域主要包含那些在表情变化中保持相对不变的特征，而非刚性区域则包含表情变化显著的部分。 接下来，对于刚性区域，研究者采用了一种稳定的特征描述方法，这些特征不易受表情变化的影响，从而确保这部分的识别精度。而对于非刚性区域，使用了能够捕捉动态变化的特征描述方式，尽管这些特征可能在不同表情下有所变化，但仍然能反映个体的独特性。 然后，通过计算刚性区域和非刚性区域的特征匹配相似度，该方法可以获取到两种类型的相似度分数。为了综合考虑两种区域的信息，采用了加权融合策略，以确保在考虑表情变化的同时，仍能准确地识别个体身份。 实验结果显示，该方法在FRGC v2.0和自建的WiseFace表情人脸数据库上取得了优异的识别性能，rank 1识别率分别达到了98.52%和99.01%。这表明，即使在存在表情变化的情况下，该方法也能有效地保持识别的准确性，验证了其对表情变化的鲁棒性。 此外，该研究还得到了浙江省自然科学基金青年基金项目的资助，由一群专注于模式识别、人工智能和图像处理领域的研究人员完成。他们的工作不仅推动了三维人脸识别技术的进步，也为未来在复杂环境下的生物识别应用提供了新的解决方案。 这篇研究提供了一种创新的三维人脸识别策略，通过精确的区域分割和特征匹配，有效地克服了表情变化带来的识别难题，对于提高三维人脸识别的鲁棒性和实用性具有重要意义。