一种基于三维人脸点云特征点定位方法

摘要

本发明展示了一个三维人脸点云特征点定位方法。首先，对双边滤波去噪的预处理后的人脸点云数据通过HK(平均曲率和高斯曲率)这一曲面形状描述方法，划分出人脸特征点候选区域，然后对特征点所形成的旋转图像(Spin Image)进行比较，从而实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位。此外，原始的旋转图像算法计算量太大，运算时间过长而无法获得实际应用，本文在原算法的基础上，只对筛选出来的少量重要特征点进行区域曲面重构，避免了大量无意义的点运算，提高了旋转图像算法的实时性能。在对GavabDB数据库的实验结果表明，该方法最高获得了95.37％的识别率，同时对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性。以上步骤即为整个定位过程。