人脸自动识别是模式识别领域的一个重要课题。它可广泛应用于公安、商业、交通等部门的身份识别中。人脸识别技术已有了深入的研究,并显示了强大的身份识别能力。传统的基于二维平面内的人脸识别方法很难摆脱光照强度、光源方向和人脸拍摄时的姿态影响。在这些因素的作用下,识别系统主要表现为:识别率显著下降,识别效率降低,这些都极大地限制了人脸识别的应用。3D数据真实反映了物体在三维空间中的形状,表征了对象的实际尺寸,它具有对姿态和光照不敏感的特性。随着3D数据获得技术如激光扫描、双目和多目立体视觉等的进步,3D数据研究受到了更多的关注。该文通过Digiclops立体视觉系统,在二维识别中引入三维立体视觉的研究方法,使得识别更加近于现实生活中的生物识别模型,提高系统识别率。 该文首先通过三日立体视觉系统生成人脸的彩色图和深度图,利用其肤色和深度信息,唯一确定面部区域,最后再对面部肤色区域轮廓提取结合snake算法提取出整个人脸轮廓;其次该文尝试通过2D跟3D相结合的方法提取出人脸特征点;最后利用三幅不同姿态下深度图重建三维人脸模型,通过欧氏空间的旋转和平移变换,并利用投影矩阵,得到各姿态下二维人脸图像,调整了人脸姿态的方向,使得它的投影视图更加接近人脸库中的原型,弱化了人脸拍摄时的姿态因素的影响。