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文档简介

1、ppt课件.1ppt课件.2影响人脸识别技术发展的主要因素：光照 光线的强弱和光的方向是影响人脸识别的一个重要的因素，也是比较难以攻克的科学难题。比如在使用笔记本时，不同光线和位置情况会极大地影响具体的识别效果。表情 同一个人不同的表情对应的人脸识别效果也是不同的 ppt课件.3 三维人脸识别可以克服或减轻这些因素的影响,因而受到越来越多的重视。ppt课件.4 三维人脸识别不同于二维人脸识别的关键在于所采用的数据不同，其所具有的优势也来源于此：采集获得的脸部三维形状数据可看作是不随光照、视图的变化而变化，且化妆等附属物对图像影响很大而对三维数据影响不明显因而，三维人脸识别被认为具有光照不变、姿

2、态不变的特性。1.三维数据具有显式的空间形状表征，因此在信息量上比二维图像丰富ppt课件.5 如何自动地对原始三维人脸数据进行处理以得到仅包含脸部主要区域、质量较好的数据是一个待解决的问题。ppt课件.6 如何为三维数据确定一个统一的姿态也是一个问题。ppt课件.7 表情问题是三维人脸识别的重大困难，也是当前三维人脸识别领域的研究热点。ppt课件.8 构造一种三维数据规整的表征方法，也是三维人脸处理与识别中的核心问题。ppt课件.9 研究面向三维人脸模型的分类与匹配技术也是一个值得思考的问题。ppt课件.10首先，在三维人脸深度图像的预处理上，通过改进预处理算法，可以运用ICP等配准算法，使得三维人脸在深度图像中的成像对齐，归一化，更有利于下面特征提取工作的进行。其次，在三维人脸深度图像的特征提取上，还可以采用改进的LPP算法提取人脸特征，例如带有参数的扩展LPP算法以及正交LPP算法，在三维人脸的深度图像上进行实验。最后，基于三维人脸模型的特征提取方法有很多种，有基于三维人脸模型局部特征的，还有基于三维人脸模型整体特征的。每种特征提取方法都有其优缺点，如何充分利用各种三维人脸的特征，将其有效的综合和组合，是今

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