《基於Ricci流與Normal Cycle理論的非限制環境下三維人臉識別研究》是依託西安交通大學，由李慧斌擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於Ricci流與Normal Cycle理論的非限制環境下三維人臉識別研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李慧斌
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本項目旨在探索三維人臉識別問題的微分幾何建模方法，聚焦於解決非限制環境下三維人臉識別所面臨的若干關鍵技術瓶頸問題：表情問題、姿態問題、遮擋問題、數據質量及曲率估計問題。針對上述問題，將深入研究：1. 基於擬共形映射和Beltrami係數的非剛性形變人臉曲面配準問題；2. 基於對稱共形映射和Ricci流理論的非完整缺失人臉曲面配準及補齊問題；3. 基於黎曼曲面共形表示理論的非完整遮擋人臉曲面遮擋檢測、去除及修復問題；4. 基於Ricci流理論和Normal Cycle理論的低質量人臉曲面格線重採樣及魯棒性廣義曲率估計問題。在此基礎上，進一步探索和評估基於Beltrami係數、共形因子、曲率等特徵的三維人臉匹配和識別算法。該項目屬於套用基礎類研究課題，課題研究將促進微分幾何、黎曼幾何等基礎學科與模式識別、圖形學等套用學科的深入交叉，也將推動三維人臉識別邁向實用化，具有重要的學術意義和套用價值。
結題摘要
本項目旨在探索三維人臉識別問題的微分幾何建模方法，聚焦於解決非限制環境下三維人臉識別所面臨的若干關鍵技術瓶頸問題：表情問題、姿態問題、遮擋問題、數據質量及曲率估計問題。項目主要研究內容包括：1. 提出了基於局部關鍵點檢測、描述和匹配的三維人臉識別算法，該算法能夠同時解決了表情、姿態和遮擋問題；2. 研究了離散人臉曲面上廣義離散曲率的估計問題，並提出了基於主曲率測度的三維人臉識別算法；3. 提出了基於深度學習和調和映照圖的三維人臉識別技術；4. 提出了基於深度法向量圖編碼和稀疏表示的三維人臉識別技術。5. 提出了基於二維三維局部特徵融合的多模態面部表情識別技術。6. 提出了基於深度特徵學習的二維三維多模態面部表情識別技術。上述成果在國際標準資料庫FRGCv2.0, BU3DFER, Bosphorus等資料庫上獲得了98.01%,96.13%,96.56%的Rank-1人臉識別率。上述研究成果使得我國在三維人臉識別技術和三維面部表情識別技術領域達到了國際領先水平，在金融、國防、公共安全等領域具有重要的潛在套用價值。
