[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

说明书

本发明公开了一种基于特征张量匹配图的三维人脸识别方法、装置及存储介质，该方法包括获取待识别三维人脸图像，提取待识别三维人脸图像中的特征点，根据特征点描述对应的特征张量；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特征张量匹配图进行分类，输出相似度的分类结果。由此，基于三维人脸的特征张量来描述三维人脸的全局及局部特征，并通过计算特征张量的匹配张量来生成特征张量匹配图以实现人脸识别，提高人脸识别的鲁棒性和准确率，解决了meshSIFT特征对三维人脸图像全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的问题。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于特征张量的三维人脸识别方法、装置及存储介质。

背景技术

人脸识别是生物特征识别技术之一，是模式识别的一个前沿研究领域。

由于生物特征是人的内在属性，具有较强的个体差异性和自身稳定性，而且人脸特征较其它的生物特征(如指纹、虹膜、掌纹等)更直接、友好和方便，可以作为身份认证较好的依据，因此人脸识别成为广泛关注和深入研究的课题。人脸识别研究与多个学科有着紧密的联系，具有重要的学术价值。人脸识别技术也具有广阔的市场应用前景，己经逐步从理论研究走向实际应用。

目前在人脸识别技术中，应用最为广泛的三维人脸局部特征是网格尺度不变特征转换(Mesh Scale-Invariant Feature Transform，meshSIFT)特征，但是，该特征对三维人脸全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的问题。

发明内容

本发明提供一种基于特征张量的三维人脸识别方法、装置及存储介质，旨在基于三维人脸的特征张量来描述三维人脸的全局及局部特征，并通过计算特征张量的匹配张量来生成特征张量匹配图以实现人脸识别，提高人脸识别的鲁棒性和准确率。

为实现上述目的，本发明提供一种基于特征张量匹配图的三维人脸识别方法，所述方法包括：

获取待识别三维人脸图像，提取所述待识别三维人脸图像中的特征点，根据所述待识别三维人脸图像的特征点描述对应的特征张量；

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。

可选地，所述提取所述待识别三维人脸图像中的特征点，根据所述待识别三维人脸图像的特征点描述对应的特征张量的步骤包括：

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。

可选地，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。

可选地，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]；