表情变化下的三维人脸识别方法研究

如何消除表情对识别的影响被公认为是当前人脸识别的难题之一，但当前基于图像的人脸识别方法甚少涉及该问题。而近几年三维成像技术的快速发展，使得用三维人脸模型替代图像进行识别成为国际学术界的研究热点。本课题围绕"表情变化引起曲面形变"这一问题，在假设人脸三维模型数据（包括几何信息和纹理信息）已可获得的情况下，研究不同表情下脸部曲面的形变差异量化模型以定量描述脸部不同位置因表情引起的形变程度差异性，研究脸部曲面在平坦域上形变弱化的表征模型，在此基础上进而对表情变化规律进行分析与建模研究，最终建立针对表情变化的三维人脸识别算法，并构建相应的原型系统。本项目具有广阔的应用前景，并将推动人脸识别研究向更深入的方向发展，加深人们对三维人脸表情的认知，对促进相关前沿学科和基础学科的发展与交叉融合具有重要意义。