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3D相機(jī)在人臉識(shí)別行業(yè)應(yīng)用思考(三)

    老規(guī)矩,先說(shuō)下3D人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)思路:

    3D人臉識(shí)別基本上使用的都是點(diǎn)云數(shù)據(jù),所以這里先介紹什么是點(diǎn)云數(shù)據(jù),點(diǎn)云數(shù)據(jù)是一種常用的三維數(shù)據(jù)表示方法,三維數(shù)據(jù)表示方法除了點(diǎn)云還有體素網(wǎng)格、三角網(wǎng)格、多視角圖等。

   3D人臉識(shí)別因?yàn)樽R(shí)別的對(duì)象數(shù)據(jù)不一樣,所以3D人臉識(shí)別較2D人臉識(shí)別的流程要復(fù)雜。實(shí)現(xiàn)步驟為:圖像數(shù)據(jù)采集 -->配準(zhǔn) --> 3D重建 -->人臉檢測(cè) -->特征提取 -->信息比對(duì)。我們重點(diǎn)講一下后面三個(gè)。

    

人臉檢測(cè)


   3D人臉檢測(cè)跟2D+人臉檢測(cè)主要以處理3D數(shù)據(jù)的方式不同進(jìn)行區(qū)分。3D人臉識(shí)別處理的是3D的數(shù)據(jù),如點(diǎn)云、體素等,這些數(shù)據(jù)是完整的,立體的。而2D+人臉檢測(cè)的處理方式是將3D的人臉數(shù)據(jù)分為2D的RGB數(shù)據(jù)+深度數(shù)據(jù)。處理的方法為先采用2D的人臉識(shí)別方法處理2D的RGB數(shù)據(jù),然后再處理深度數(shù)據(jù)。


 

特征提取


3D人臉特征提取跟2D+人臉特征提取是兩個(gè)不一樣的過(guò)程。3D人臉特征提取處理的是3D的數(shù)據(jù),如點(diǎn)云、體素等,這些數(shù)據(jù)是完整的,立體的,而2D+人臉特征提取將3D的人臉數(shù)據(jù)分為2D的RGB數(shù)據(jù)+深度數(shù)據(jù),處理的方法為先采用2D的人臉特征提取的方法先提取RGB數(shù)據(jù)的特征,然后再處理深度數(shù)據(jù)。


信息比對(duì)

信息比對(duì)是識(shí)別的過(guò)程,就是處理人臉圖像數(shù)據(jù)提取出來(lái)的特征,處理的方法跟2D人臉識(shí)別的信息比對(duì)類(lèi)似。主要計(jì)算兩組數(shù)據(jù)的相似度,計(jì)算的方式有余弦距離、歐氏距離、曼哈頓距離、明可夫斯基距離、皮爾森相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等。

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版權(quán)聲明:本文為CSDN博主「安靜的少女Jasmine」的原創(chuàng)文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議,轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。

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    小優(yōu)3D相機(jī)目前在重建方面已經(jīng)達(dá)到了高精度,精度0.2mm,完全滿足真正3D人臉識(shí)別需求。

網(wǎng)站編輯:小優(yōu)智能科技有限公司 發(fā)布時(shí)間:Sep 28,2021
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