基于卷积神经网络的表情不变三维人脸识别

摘要

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于卷积神经网络的三维人脸识别方法。根据人脸先验知识,构建基于测地线距离的三维人脸特征点模型;利用该模型,提取输入三维人脸的局域Gabor特征和测地线距离特征,进而获得表情不变的人脸表述;将上述特征输入类Lenet-5卷积神经网络,获得最终的识别结果。在Facewarehouse三维人脸数据库上的实验结果表明,该方法的正确识别率达到97.60%,优于几种经典三维人脸识别方法,对表情变化均有较强的稳健性。