[发明专利]一种基于3D的面部分析方法

说明书

本发明公开一种基于3D的面部分析方法，包括如下步骤：步骤S1:通过3D成像设备对人的面部结构进行图像拾取；步骤S2:对拾取的面部图像信息与原数据库中的数据进行匹配；步骤S3:如果匹配成功，通过原数据库中的数据关联出相应的个人信息；步骤S4：步骤S2匹配识别失败，执行步骤S1;步骤S2还包括如下步骤：步骤S21:将原数据库中的数据按照明暗度的规则进行分类；步骤S22:将分类后图像数据按照设定的规则生成逻辑路径单元；步骤S23:对每个角度单元的图像数据进行特征编码；本发明采用将数据库中的数据按照相应的规则和方法进行各种分类，使在新数据与数据库中的数据进行对比的过程中，能够快速、准确的进行匹配，使之工作效率得到大幅度的提升。

技术领域

本发明属于分析算法领域，尤其涉及到一种基于3D的面部分析方法。

背景技术

当前主要的生物识别技术主要分为两个方向，一是在相当长的时间内都不会发生变化的生物特征，如指纹识别、DNA验证、掌纹识别、声纹识别、手部血管识别、人脸识别、三维人脸识别等；二是人们在后期逐渐形成的习惯特性，如写字的笔迹、走路的形态、个人的行为轨迹等等。其中DNA验证技术在准确度上很高，但验证识别的成本很高，专业验证过程的专业度也很高，不易普及。指纹识别和掌纹识别对一些特殊人群，如残疾人、指纹磨损严重的工人都存在局限性。人脸识别因为具有普适性更高，识别过程和采集过程更简单、可靠性高、无需接触等特点，成为当前生物识别领域的热点。

虽然人脸识别对比其他生物识别技术有诸多优势，但其也有诸多缺点，如光照强度和光照阴影对人脸识别有影响；不能分辨物体的景深信息，容易被照片或屏幕上的人脸欺骗；二维识别对活体检验的识别准确度不高；黑暗条件下无法进行人脸识别等。由于人脸识别在安全性和准确性方面的不足，近年来，基于深度信息的三维人脸识别技术受到越来越多的重视，三维人脸识别对比二维人脸识别更具有优势，三维人脸识别技术可以从基本原理上完全避免阳光照射阴影或光照强度的影响；三维人脸识别技术可以分辨景深信息，从而完全避免被照片或者屏幕上的人脸所欺骗；对于人脸形状的模型，三维人脸识别技术可以结合红外线技术来进行活体检验，这样可以极大程度避免被虚假的模型欺骗；三维人脸识别技术也可以在黑暗的情况下进行识别，应用的场景比人脸识别更丰富。因此，研究三维人脸识别技术势在必行。

发明内容

本发明提供一种基于3D的面部分析方法,解决的上述问题。

为解决上述问题，本发明提供的技术方案如下：一种基于3D的面部分析方法，包括如下步骤：

步骤S1:通过3D成像设备对人的面部结构进行图像拾取；

步骤S2:对拾取的面部图像信息与原数据库中的数据进行匹配；

步骤S3:如果匹配成功，通过原数据库中的数据关联出相应的个人信息；

步骤S4：步骤S2匹配识别失败，执行步骤S1；

步骤S2还包括如下步骤：

步骤S21:将原数据库中的数据按照明暗度的规则进行分类；

步骤S22:将分类后图像数据按照设定的规则生成逻辑路径单元；

步骤S23:对每个角度单元的图像数据进行特征编码。

优选的，步骤S1中，通过3D成像设备将拾取的图像上传至数据中心，数据中心的图像处理单元对图像的内容进行识别、截取和失真度的处理；图像处理单元必须保证人的面部由左侧45度成像、正面成像和右侧45度成像，从而保证面部的3D成像效果。

优选的，步骤S21中还包括如下步骤：

步骤S210:通过亮度识别单元对原数据库中数据进行明暗度的识别；

步骤S211:通过明暗度的阶段划分，使原数据库的数据按照由明变暗或由暗变明的规则进行初级划分，呈若干个明暗单元；明暗单元存储在一定明暗度的范围数据；