基于深度学习的三维点云人脸识别

摘要

为了增强三维点云人脸识别系统针对多表情、多姿态的鲁棒性,提出一种基于深度学习的点云特征提取网络ResPoint.ResPoint网络使用了分组、采样和局部特征提取(ResConv)等模块,而在ResConv模块中使用了跳跃式连接,因此所提网络对于稀疏点云有很好的识别结果.首先通过人脸几何特征点定位鼻尖点,并以该点为中心切割出面部区域,切割出的区域有噪点并且有孔洞,因此对其进行高斯滤波和三维立方插值;其次,使用ResPoint网络对预处理后的点云数据提取特征;最后,在全连接层组合特征以实现三维人脸的分类.在CASIA三维人脸数据库上的实验中,与关系型卷积神经网络(RS-CNN)相比,ResPoint网络的识别正确率提高了5.06％.实验结果表明,ResPoint网络增加了网络深度的同时使用不同的卷积核提取特征,因此ResPoint网络有更好的特征提取能力.