三维人脸识别研究综述.pdf

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1、万方数据第20卷第7期计算机辅助设计与图形学学报V01．20，No．72008年7月JOURNALOFCOMPUTER—AIDEDDESIGN&COMPUTERGRAPHICSJuly，2008三维人脸识别研究综述王跃明潘纲‘吴朝晖(浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027)(ymingwang@gmail．com)摘要近二十多年来，虽然基于图像的人脸识别已取得很大进展，并可在约束环境下获得很好的识别性能，但仍受光照、姿态、表情等变化的影响很大，其本质原因在于图像是三维物体在二维空间的简约投影．因此，利用脸部曲面的显式三维表达进行人脸识别正成为

2、近几年学术界的研究热点．文中分析了三维人脸识别的产生动机、概念与基本过程；根据特征形式，将=三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述；对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述；列出了部分代表性的三维人脸数据库；对部分方法进行实验比较，并分析了方法有效性的原因；总结了目前三维人脸识别技术的优势与困难，并探讨了未来的研究趋势．关键词人脸识别；三维人脸识别；深度数据；模式分类中图法分类号TP391．4ASurveyof3DFaceRecognitionWangYuemingPanGang。WuZhaohui(

3、CollegeofComputerScienceandTechnology，Zh巧iangUniversity，Hangzhou310027)AbstractTheimage-basedfacerecognitionhosmadegreatprogressoverthepastdecade，wi、thgoodperformanceachievedundercertainconstrainedconditions．However，thesolutioniSstillchallengedbyvariationsinillumination，facial

4、poseandexpression．Herethemainreasonisthatthe2Dimageisessentiallyaprojectionofthe3Dobjectonto2Dspace．Duetotheexplicitrepresentationoffacialsurface，exploiting3Dshapeinformationforfacerecognitionisattractingmoreandmoreattentioninrecentyears，tocopewiththechallenges．Thispapersurvey

5、sthestateoftheartof3Dfacerecognition．Firstly，thebackground，conceptionandbasicprocedureof3Dfacerecognitionareintroduced．Then，3Dfacerecognitionapproaches，categorizedintothreemaingroups：spatialmatchingmethods，localfeaturebasedmethods，andglobalfeaturebasedmethods，arereviewedrespec

6、tively．Besides，facerecognitionusingbi—modalof2D+3Disintroducedbriefly．Severaltypical3Dfacedatabasesarelisted，andfourtypicalmethodsareimplementedforcomparison．Finally，thepapersummarizestheadvantages，discussesthecurrentchallenges，andoutlinesthefuturedevelopmenttrend．，Keywordsfac

7、erecognition；3Dfacerecognition；rangedata；patternclassification收稿日期：2007—11—29；修回日期：2008—04—16．基金项目：国家杰出青年科学基金(60525202)；国家自然科学基金(60503019，60533040)l周家。八六三”高技术研究发展计划(2008AA012149)；长江学者和创新团队发展计划(IRT0652)．王跃明，男．1976年生．博士。CCF学生会员，主要研究方向为三维人脸识别、人脸检测、统计学习．潘纲。男，1976年生，博士．副教授，CCF会员．论文

8、通讯作者．主要研究方向为三维人脸识别、计算机视觉、模式识别、普适计算(gpan@zju．edu．en)．吴朝晖，男，196