[发明专利]基于特征张量的三维人脸识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于特征张量匹配图的三维人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别三维人脸图像，提取三维人脸图像的特征点，统计各个特征点邻域区域的局部特征得到形状索引向量和倾角向量，同时根据人脸的标准标记点计算特征点的相对位置特征向量，最终获得由形状索引向量、倾角向量及相对位置特征向量组成的所述三维人脸图像的特征张量；

将所述待识别三维人脸图像的特征张量与数据库中已注册三维人脸图像的特征张量进行匹配，计算匹配张量，根据所述匹配张量生成特征张量匹配图；

根据预设的分类网络模型对所述特征张量匹配图进行分类，输出相似度的分类结果；

根据所述相似度的分类结果得到三维人脸识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别三维人脸图像的特征张量与数据库中已注册三维人脸图像的特征张量进行匹配，计算匹配张量，根据所述匹配张量生成特征张量匹配图的步骤之前还包括：

描述注册三维人脸图像的特征张量，并保存在数据库中，以供与待识别三维人脸图像的特征张量进行匹配时使用，所述注册三维人脸图像的张数不止一张。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别三维人脸图像的特征张量分别与数据库中已注册三维人脸图像的特征张量进行匹配，计算匹配张量的步骤包括：

以T_M×N×3表示匹配张量，其中

T_M×N×3＝[A₁ A₂ A₃]；

M表示待识别三维人脸图像中的M个特征点，N表示数据库中已注册三维人脸图像中的N个特征点，A₁,A₂,A₃分别表示匹配张量T_M×N×3的三个通道，其中：

其中k＝1，2，3，α表示角度，其中：

其中，f_G,s,i，f_G,θ,i，f_G,p,i分别表示数据库中已注册三维人脸图像中特征张量F_G中第i个特征点所对应的形状索引向量、倾角向量和全局相对位置向量；相应地，f_T,s,j，f_T,θ,j，f_T,p,j分别表示待识别三维人脸图像特征张量F_T中第j个特征点所对应的形状索引向量、倾角向量和全局相对位置向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配张量生成特征张量匹配图的步骤包括：

将所述匹配张量T_M×N×3的三个通道分别作为彩色图像的红、绿、蓝三个通道，并将每个通道的值由[0,π]映射到[0,255]，生成特征张量匹配图。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据分类网络模型对所述特征张量匹配图进行分类的步骤之前还包括：

将数据库中的特征张量匹配图分成第一类张量匹配图和第二类张量匹配图，所述第一类张量匹配图表示待识别三维人脸图像与注册三维人脸图像是来自同一个人的两张三维人脸图像的张量匹配图，所述第二类张量匹配图表示待识别三维人脸图像与注册三维人脸图像是来自不同人的两张三维人脸图像的张量匹配图，利用深度卷积神经网络对所述第一类张量匹配图和所述第二类张量匹配图进行训练，得到分类网络模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似度的分类结果是范围为0-1之间的值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于1：1的三维人脸识别和1：N的三维人脸识别。

8.一种基于特征张量匹配图的三维人脸识别装置，其特征在于，包括存储器、处理器，其中所述存储器中存储有基于特征张量匹配图的三维人脸识别程序，所述处理器运行所述程序时实现如权利要求1-7项中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于特征张量匹配图的三维人脸识别程序，所述基于特征张量匹配图的三维人脸识别程序运行时实现如权利要求1-7项中任一项所述的方法的步骤。