【摘 要】
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人脸识别技术作为计算机图像处理领域中极具应用前景的关键技术，始终被国内外众多优秀的研究学者所关注虽然二维人脸识别技术水平不断趋于成熟，但由于受到信息采集时光照、表情
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人脸识别技术作为计算机图像处理领域中极具应用前景的关键技术，始终被国内外众多优秀的研究学者所关注虽然二维人脸识别技术水平不断趋于成熟，但由于受到信息采集时光照、表情、姿态等因素的影响以及数据本身信息缺失的问题，使得在社会不断进步以及人们需求愈加多样化的今天已俨然无法满足大家的需求而三维数据所包含大量的丰富信息，具有很好地表达人脸的空间几何形状的优点，同时随着获取三维数据更加方便以及成本降低，使得国内外学术界的研究重心转向了更加符合真实世界的三维人脸识别技术目前为止，已经涌现大量有关三维人脸识别算法的研究本文中，将综合性能良好且实时性更具优势的ORB特征以及能够形象地描述三维人脸表面形状的曲率特征作为主要的研究对象结合ORB和曲率特征来测量人脸模型间的相似性，在此基础上实现了一个基于凝聚层次聚类算法从而有效地进行三维人脸识别的方法本文主要研究内容和工作总结如下：1、对于目前有关三维人脸识别领域的研究进行全面的综述，为接下来的研究方向和重点做好理论知识的铺垫2、主要研究了人脸特征提取方法重点研究了ORB算法，采用汉明距离对ORB特征点进行匹配，并通过RANSAC算法有效地去除误匹配得到最终成功匹配的结果同时基于三维人脸的深度图像，通过最小二乘估计的思想对采样点及其邻域进行局部区域的曲面拟合，在此基础上得到采样点所对应的曲率特征3、本文采用凝聚层次聚类算法来处理三维人脸模型这类蕴含数据极为丰富的研究对象基于三维人脸模型间的相似性，通过一种区域增长算法和一些有效性指标采用该聚类算法对三维人脸进行匹配和识别实验证明，本文提出的方法对公开的三维人脸数据库进行测试能够获得较高的识别率且具有一定的鲁棒性
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