三维人脸识别系统的设计思路
基于人脸识别的人员定位与追踪系统设计与开发
基于人脸识别的人员定位与追踪系统设计与开发人脸识别技术是一种基于人的脸部特征进行身份验证和识别的技术。
它通过识别和比对人脸图像中的特征点和特征模式，来判断一个人是否匹配所保存的模板。
基于人脸识别的人员定位与追踪系统是指利用人脸识别技术对人员进行定位和追踪，并记录其活动轨迹，用于安全监控、人员管理等方面的系统。
一、系统需求分析在进行系统设计与开发之前，首先需要进行系统需求分析。
根据任务名称描述，我们需要设计一个基于人脸识别的人员定位与追踪系统。
系统应具备以下功能：1. 人员定位：通过人脸识别技术对系统内的人员进行定位，记录人员的位置信息，并能实时更新。
2. 人员追踪：利用人脸识别技术对人员进行追踪，记录人员的活动轨迹，并能提供历史轨迹回放功能。
3. 数据管理：对已识别的人脸图像进行存储和管理，包括人脸特征模板的提取、更新和删除等操作。
4. 可视化界面：系统需要提供一个用户友好的界面，使用户可以方便地查看人员定位和追踪的结果。
二、系统设计与开发1. 人脸特征提取和比对基于人脸识别的人员定位与追踪系统的核心是人脸特征提取和比对算法。
我们可以选用诸如卷积神经网络（CNN）的深度学习算法来提取人脸特征。
通过将人脸图像输入到预训练的CNN模型中，提取出人脸图像的特征向量。
通过比对这些特征向量，可以确定人员的身份以及进行人员的定位和追踪。
2. 人员定位与追踪算法针对人员定位与追踪功能，可以采用一些经典的目标检测和跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的多目标跟踪等。
这些算法可以根据人脸特征提取的结果，对目标进行检测和跟踪，从而实现人员的定位和追踪功能。
3. 数据管理与存储在系统中，需要对已识别的人脸图像进行存储和管理。
可以使用数据库来进行数据的存储和管理，存储每个人的人脸特征模板以及与之相关的信息，如姓名、部门、职务等。
可以选择一种高效的数据库系统，如MySQL或MongoDB等。
4. 可视化界面设计为了方便用户查看人员定位与追踪的结果，系统需要提供一个可视化的界面。
人脸识别双目解决方案(3篇)
第1篇随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为人工智能领域的研究热点。
双目视觉技术作为人脸识别的重要手段，通过模拟人类视觉系统，实现了高精度、高效率的人脸识别。
本文将详细介绍人脸识别双目解决方案，包括系统架构、关键技术、应用场景及未来发展。
一、系统架构人脸识别双目解决方案主要由以下几部分组成：1. 摄像头：用于采集人脸图像，是整个系统的数据输入端。
根据应用场景，可以选择不同焦距、分辨率和光圈的摄像头。
2. 预处理模块：对采集到的人脸图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化、边缘检测等，以提高后续处理的准确率。
3. 特征提取模块：从预处理后的人脸图像中提取关键特征，如纹理、形状、纹理形状结合等。
常用的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG、LBP等。
4. 特征匹配模块：将提取的特征与数据库中的人脸特征进行匹配，找出相似度最高的人脸。
常用的匹配方法有FLANN、Brute-Force等。
5. 人脸识别模块：根据特征匹配结果，判断是否为人脸识别成功。
通常采用阈值法或相似度评分法进行判断。
6. 后处理模块：对人脸识别结果进行输出，如显示识别结果、语音提示等。
二、关键技术1. 双目视觉技术双目视觉技术是通过两个摄像头分别采集人脸图像，通过计算两个图像之间的视差，从而实现对三维空间中人脸位置的估计。
双目视觉技术具有以下优点：（1）高精度：双目视觉技术能够准确获取人脸的三维信息，提高识别精度。
（2）抗干扰能力强：双目视觉技术能够有效抵御光照、角度等因素的影响。
（3）实时性好：双目视觉技术具有实时性，能够满足实时人脸识别的需求。
2. 特征提取与匹配特征提取与匹配是人脸识别的核心技术。
以下介绍几种常用的特征提取与匹配方法：（1）SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT算法通过检测关键点，提取关键点坐标、方向和尺度，从而实现特征提取。
SIFT算法具有鲁棒性强、抗干扰能力强等优点。
（2）SURF（加速稳健特征）：SURF算法基于SIFT算法，进一步提高了特征提取的速度。
三维人脸识别及其关键技术
福
建
电
脑
２０ ０ ７年第 ２期
三维 人脸 识别 及 其关 键 技 术
吴通理 ． 郑建德
（ １大 学 计 算机 科 学 系 福 建 厦 门 ３ １０ ） 厦＇ ３ ６ ０ ５
【 摘
要】 利用三维信 息进行人脸识 别是近年来提 出的很有发展 前景的人脸识别新思路 。本文对三维人脸识 别的优越 ：
性 、 想 方 法 和 存 在 的 困难 进 行 了综 述 ， 对 三 维 人 脸 建 模 、 思 并 人脸 姿 态估 计 和 人 脸 识 别 算 法 这 些 三 维 人 脸 识 别 的 关键 技 术 进
行了讨论。
【 关键词 】 ：三 维人脸识 别 ； 维人脸建模 ； 三 人脸姿 态估计 ； 人脸识 别算法
够更 精 确 地 描 述 人 的 脸部 特征 ．提 取 的 某些 特征 具 有 刚体 变 换 取 ．或 者 用 于 ３ 识 别 的 信 息 往 往 是 不 完 整 的 ， 造 成 了识 别 Ｄ 这 由于 图像 采 集 设 备 的 差 异 ， 不 变性 ． 且不 易受 化 装 和 光 照 的影 响 。 维数 据 的 获 取很 少 受 算 法 本 身 不 可 纠 正 的错 误 。 同 时 ， 并 三
到 光 照 的影 响 ．利 用 三 维 曲 面 的 配 准 算 法 能 很好 地 克 服姿 式 的 成 像 原 理 的 不 同 ． 造 成 数据 上 的差 异 。 也 变 化 ．通 过 三 维 模 型 合 成 的 面 部 动 作 在 一 定 程 度 上 能 克服 表 情 ２ 海 量 存 储 和 计 算 的 困难 ：由于 ３ ） Ｄ识 别 的数 据 容 量 和计 变 化 。 因 此 ．基 于 三 维 信 息 的 人 脸 识 别 是 一 种 较 鲁棒 的识 别途 算 量 十 分 巨 大 。 存 储 和运 算 带 来 困 难， 对 计 算 机 的 硬件 提 出 给 也 径． 能够 比较 有 效 地 克 服基 于 ２ 图像 进 行 识 别 所遇 到 的 一 些 困 了更 高 要 求 。 Ｄ
基于图像识别的人脸三维重建研究
基于图像识别的人脸三维重建研究随着科技不断发展，人们对于细节的追求也越来越高。
在当今世界，人脸识别技术越来越被广泛应用。
它可以在安全检查、身份认证等方面发挥核心作用。
而人脸三维重建技术就是其中的一个重点领域。
本文将着重探讨基于图像识别的人脸三维重建技术的发展现状和应用前景。
一、人脸三维重建技术简介人脸三维重建技术是指利用计算机图形学及其相关技术实现从二维图像中恢复三维人脸模型的一种技术。
其过程主要包括以下几个步骤：1. 利用计算机图形学及其相关技术建立三维人脸的模型。
2. 利用相机采集三维人脸模型的各个角度。
3. 重建二维人脸图像并对其进行进一步的处理。
4. 实现人脸的三维重建。
这种技术的应用可谓是相当广泛。
例如，基于人脸三维重建的虚拟客服、表情识别和三维视频通话等技术在当今商业应用领域已经得到了广泛的应用。
二、基于图像识别的人脸三维重建技术的现状基于图像识别的人脸三维重建技术的发展现状相较于基于深度学习等技术稍微滞后一些。
但是通过最新的研究，我们可以看到这种技术在不断地走向成熟。
首先，基于图像识别的人脸三维重建技术已经形成了一套完整的体系结构。
目前的研究主要是以二维图像为基础，然后借助于计算机视觉、模型推理等技术实现人脸的三维重建。
由此可以看出，该技术的研发方向主要是基于计算机视觉领域进行的。
其次，该技术的发展还需要更多的数据支持。
因为人脸形态是多变的，因此需要大量丰富的数据来支持算法的训练。
在当前的研究中，适量的纹理以及高品质的图像数据是非常关键的。
三、基于图像识别的人脸三维重建技术的应用前景未来，基于图像识别的人脸三维重建技术在商业应用领域有着无限的潜力。
以下是该技术的几个典型应用方向：1. 精细化商业营销在今天的商业应用中，关键问题之一是如何将广告和营销策略触达到特定的目标受众。
基于人脸三维重建技术，可以通过精细化的目标定位和营销策略来最大化地提高目标受众的转化率。
2. 虚拟试衣间基于人脸三维重建技术，可以将现有的智能试衣间延伸到虚拟领域，并可能具有更好的代表性。
人脸识别门禁系统策划书3篇
人脸识别门禁系统策划书3篇篇一人脸识别门禁系统策划书一、引言随着科技的不断发展，人脸识别技术在门禁系统中的应用越来越广泛。
人脸识别门禁系统具有高度的安全性、便捷性和高效性，能够有效地提高门禁管理的水平和效率。
本策划书旨在提出一套完整的人脸识别门禁系统解决方案，包括系统的设计、功能、实施和维护等方面，以满足企业、学校、社区等场所的门禁管理需求。
二、系统需求分析1. 安全性要求：人脸识别门禁系统应具备高度的安全性，能够准确识别用户身份，防止非法入侵和冒用他人身份。
2. 便捷性要求：系统应操作简便，用户无需携带门禁卡等物理介质，只需通过人脸识别即可快速进出。
3. 可靠性要求：系统应具备高可靠性，能够在各种环境条件下稳定运行，确保门禁管理的连续性和稳定性。
5. 数据管理要求：系统应能够对用户数据进行有效的管理和存储，包括用户信息、考勤记录、访问记录等，以便进行数据分析和统计。
三、系统设计方案1. 系统架构前端设备：包括人脸识别摄像头、门禁控制器等，负责采集用户的人脸图像并进行识别和控制门禁开关。
后端管理系统：包括服务器、数据库、管理软件等，负责对用户数据进行管理和处理，如用户注册、授权、考勤统计等。
网络通信：采用有线或无线网络连接前端设备和后端管理系统，确保数据的传输和通信的稳定性。
2. 人脸识别算法选择成熟、稳定的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）算法等，确保识别准确率和速度。
对算法进行优化和训练，提高系统的适应性和鲁棒性，能够适应不同环境和光照条件下的人脸识别。
3. 门禁控制方式支持多种门禁控制方式，如刷卡、密码、指纹等，同时也支持人脸识别开门，用户可以根据自己的需求选择合适的开门方式。
可以设置门禁权限，不同的用户可以被授予不同的门禁权限，如进出特定区域、时间段等。
4. 考勤管理功能系统能够自动记录用户的考勤信息，包括上下班时间、迟到早退等情况，方便管理人员进行考勤统计和分析。
可以与企业的考勤系统集成，实现考勤数据的实时同步和共享。
小区人脸识别系统解决方案设计
小区人脸识别系统解决方案设计人脸识别技术是一种通过分析和识别人脸特征进行身份验证或身份识别的技术。
在小区管理中，人脸识别系统可以应用于门禁管理、车辆出入管理、物品寄存管理等多个方面，提高小区的安全性和管理效率。
下面是一个针对小区人脸识别系统的解决方案设计。
一、系统需求分析：1.门禁管理：通过人脸识别系统替代传统钥匙和卡片，提高小区的门禁管理安全性和便捷度。
2.车辆出入管理：通过识别车辆司机的人脸信息，快速准确地识别车辆的合法性和归属。
3.物品寄存管理：通过人脸识别系统，可以识别物品寄存人的身份信息，提高物品寄存管理的可追溯性和安全性。
二、系统设计与功能拆分：1.人脸采集与注册功能人脸采集设备：采用高清摄像头，支持多角度、多光线条件下的人脸采集。
人脸特征提取：通过算法提取人脸图像中的特征点和特征信息，生成人脸特征模板。
人脸注册：将人脸特征模板与个人信息绑定，存储在数据库中。
2.人脸识别功能人脸识别设备：摄像头、人脸识别算法等技术，通过采集人脸图像与已注册的人脸特征模板进行比对识别。
门禁控制：对通过认证的用户进行门禁控制，可实现刷脸开门、禁止陌生人进入等功能。
车辆出入管理：通过车载摄像头对车辆驾驶人进行识别，判断是否为小区的合法车辆。
物品寄存管理：当小区住户寄存物品时，识别物品寄存人的身份信息，确保物品管理的安全性和责任追溯。
3.平台管理功能人员管理：包括小区住户信息管理、访客记录管理等。
设备管理：对人脸采集设备、识别设备进行管理和维护。
数据管理：对人脸特征模板、人脸识别数据进行管理和存储。
权限管理：对系统用户的权限进行管理，明确各个角色的操作权限。
三、系统部署与测试：1.环境部署：确定人脸采集和识别设备的摆放位置，保证最佳采集效果。
2.人脸采集和识别算法调试：通过实际数据进行算法的模型训练和调试，提高识别的准确率。
3.功能测试：对各个功能进行验证测试，保证系统的稳定性和可用性。
四、系统运维与优化：1.系统运维：对系统进行定期的维护和升级，确保系统的稳定性和安全性。
基于MEGI模型的三维人脸识别方法
２０ ０ ８年 １ ２月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ １ １２ ． ２
Ｄｅ ． ２ ０ ｃ ０８
基 于 ＭＥ 型 的三维 人 脸 识别 方法 ＧＩ 模
ｒ ｃ ｇ ｉｅ ｔ ｆ ｃ ｔ ｅ ｏ ｎ ｚ ｈｅ３Ｄ ａ ｅ ｗｉｈ ＭＥＧＩｍｏ ｅ ． Ｅｘ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｒｏｍ ｓｗｅ１ ｄ１ ｐｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔｅ ｍｅ ｈ ｄ ｐｅｆ ｒ ｌ．
一
较为脆弱 。各种二 维人脸 识别 方法 在 面临姿 态 、 照条 件不 光 同、 表情变化 以及脸部化妆等方面表现出来的脆弱性使 得识别 的准确度和适用场合受 到很 大限制 ， 而这些都是人脸在 自然状
态下 会 随 时表 现 出来 的 。
近些年 ， 国内外 有一批 学者 致力 于解 决这些 问题 。这
刘 晓宁 ， 国华 ， 耿 王小凤 ， 高 原
（ 西北 大学 信 息科 学 与技 术 学院未来人脸识别的方向， 有望解决二 维人脸识别的瓶颈问题 。基 于 Ｍ Ｇ 模型， ＥＩ 扩展 了
球 面相 关性 系数 ， 其 用于三 维人 脸／ ￣ 。 实验 证 明 ， 于 ＭＥ Ｉ 型 的方法 可以用 于三 维人 脸识 别。 将 ｅＪ ，０ 基 Ｇ模
同， 向量 的模长正 比于网格 面的面积 。Ｅ Ｉ Ｇ 记录了面片法向落
息， 甚至还可包括色 彩信息 。利用 三维数据 进行人脸识 别 ， 可
以避免姿态 、 照、 光 表情等因素的影响 ， 有望突破二维人脸识别
基于深度学习的视频监控人脸识别系统设计与实现
基于深度学习的视频监控人脸识别系统设计与实现人脸识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，已经在各个领域得到广泛应用，包括安保、身份识别、智能门禁等。
在视频监控领域，人脸识别系统可以通过分析视频流中的人脸，快速准确地识别和追踪相关人员，提高视频监控的安全性和效率。
本文将介绍一种基于深度学习的视频监控人脸识别系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于深度学习的视频监控人脸识别系统通常包括以下几个核心模块：视频采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。
下面将对这些模块进行详细介绍。
1. 视频采集模块：该模块负责从视频流或录像中提取图像帧，供后续的人脸检测和识别模块使用。
通常使用摄像头进行实时视频流的采集，或者从已有的录像文件中读取图像帧。
2. 人脸检测模块：该模块负责检测图像帧中的人脸区域，通常使用深度学习中的目标检测算法实现，例如基于卷积神经网络（CNN）的方法。
该模块的目标是尽可能准确地定位人脸区域，并提供人脸框的位置信息给后续的处理模块。
3. 人脸对齐模块：由于视频监控中的人脸可能存在姿态变化和遮挡，如侧脸、面具等，为了提高识别准确率，通常需要将人脸对齐成统一的规范姿态。
该模块负责通过旋转、缩放和平移等操作对检测到的人脸进行对齐，使得人脸图像具有较好的可比性。
4. 特征提取模块：该模块负责从对齐后的人脸图像中提取特征向量，常用的方法是使用预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
通过将人脸图像映射到特征空间中，可以获得一个固定长度的特征向量，表示该人脸的唯一特征。
5. 人脸匹配模块：该模块负责对提取到的特征向量进行匹配，判断其是否与已知人脸数据库中的人脸相匹配。
常用的方法是计算特征向量之间的相似度或距离，例如欧氏距离或余弦相似度，通过设定一个匹配阈值，可以判断某个人脸是否为已知人脸。
二、系统实现方法基于深度学习的视频监控人脸识别系统的实现方法可以分为离线训练和在线检测两个步骤。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
三维人脸识别系统的设计思路发布: 2008-2-03 16:29 | 作者: 李华明 | 来源: CSAI | 查看: 376次 | 进入软件测试论坛讨论一、序言基于生物特征的身份认证技术近年来发展迅速，这其中，利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接的手段,相比其它人体生物特征它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户所接受。
因此计算机人脸识别技术是生物特征最为活跃最有挑战性的领域之一。
它结合了认知科学、图象处理、计算机图形学、机器视觉和模式识别等多个研究领域，研究的成果有着广阔的应用前景。
计算机人脸识别由于有着广泛的应用前景而成为计算机模式识别领域的一个十分活跃的研究课题。
计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来"辨?quot;身份的一门技术。
人脸识别技术应用背景广泛,例如：可用于公安系统的罪犯身份识别、驾驶执照及护照等与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。
特别是在非接触环境和不惊动被检测人的情况下，人脸识别技术的优越性远远超过已有的虹膜、指纹等检测方法。
在众多科研人员的不懈努力下，迄今为止在计算机人脸识别方面已经取得许多科研成果，产生了一系列的方法与理论，但均存在着这样或那样的限制，如识别率易受姿态、表情、光照等因素的影响。
它的困难体现在：(1)人脸塑性变形(如表情等)的不确定性;(2)人脸模式的多样性(如胡须、发型、眼镜、化妆等);(3)图像获取过程中的不确定性(如光照的强度、光源方向等)。
识别人脸主要依据人脸上的特征，也就是说依据那些在不同个体之间存在较大差异而对于同一个人则比较稳定的度量。
由于人脸变化复杂，因此特征表述和特征提取十分困难。
这诸多因素使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。
通常的面貌识别系统多是针对二维照片或动态视频序列进行研究，以图象处理技术为基础，但是，基于二维照片进行识别存在严重的障碍，无法解决上述的问题对识别的影响。
产生这些问题的主要原因是人的面貌本身是三维的，而照片是对三维面貌进行平面投影的结果，在此过程中必然丢掉一部分重要信息。
采用三维识别与传统的方法最大的区别就在于，人脸的信息可以更好的表现和存储，例如人脸的特征点的深度信息及点之间的拓扑结构等等。
通过更全面的信息，可以较好的解决识别过程中的误识率和虚警率问题，同时由于三维人脸模型具备光照无关性和姿态无关性的特点，能够正确反映出人脸的基本特性，同时人脸主要的三维拓扑结构不受表情的影响，从而形成相对稳定的人脸特征表述。
因此基于三维人脸模型的识别方法可以很好的解决目前在这一领域存在的研究瓶颈。
国外研究者已经开始研究三维的面貌识别系统，但研究很不充分，并且针对实际应用系统的研究更少。
正是基于这样的原因，我们开始了三维人脸识别系统的研究二、三维人脸识别过程及系统功能真正的三维面貌鉴别是自80年代末期开始，目前已经取得了一定的进展。
国外三维人脸识别的典型方法主要是利用深度图象自身的几何特征，利用深度图象处理技术，分析面貌曲面的曲率等几何特征，对面貌曲面进行凹凸区域的分割、正侧面轮廓边缘的提取。
最早对三维图象面貌识别的研究有Lapreste 提出的基于轮廓线的方法，通过对人脸面貌曲率的分析，提取轮廓线上的特征点，利用轮廓线作为特征进行面貌的识别。
Lee&Milios 从人脸面貌深度图象中抽取凸区域，这些凸区域形成了特征集，计算出所有凸区域相关的扩展高斯图，两幅面貌特征的匹配就是利用这些扩展高斯图象进行的。
当然还有很多基于轮廓线和凸区域的改进方法，例如：凸凹点多阶段融合过程方法、轮廓线的欧氏距离识别方法、轮廓线曲率比较方法等等。
但这些方法还停留在理论研究的层次，没有实质的自动化系统的出现。
对于国内而言，三维人脸识别的研究也相应的展开，但与国外的研究相比还处于刚起步的状态。
目前，三维数据获取已经成为可能，并已经成熟的在实际工作中使用(如三维激光扫描技术、CT成像技术、结构光方法等)，使得三维图形识别技术得到了应用的可能，可以迅速地完成人头三维面貌数据获取。
这也为我们的研究提供了实现的基础。
总的来说，要实现一个自动的人脸识别系统主要要完成以下的4个功能：① 人脸检测(Detection)与分割(Segmentation)。
从任意的场景中检测人脸的存在并进行定位，提取出一个人脸。
② 人脸的规范化(Normalization)。
校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。
③ 人脸表征(Face Representation)。
采用某种方法表示出数据库中的已知人脸和检测出的人脸，通常的方法有几何特征、代数特征、特征脸、固定特征模板等。
④ 人脸识别(Recognition)。
根据人脸的表征方法，选择适当的匹配策略将得到的人脸与数据库中的已知人脸相比较。
我们研究的基于三维模型的人脸识别方法，与以往的系统的最主要区别就在于：人脸库中记录的不是象以前一样，记录着每个人的各种姿势、位置、表情的头部照片，而是存储的一个人脸的三维空间模型。
由这个区别引申出人脸的表征和识别的方法也与二维识别方法不同。
由人脸表征的区别，三维人脸识别系统也分两类，一是纯三维之间的对比，例如通过多角度拍照，系统自动构建人脸的三维模型，与库中的三维模型进行比较。
这种方法中人脸的表征是一个基于三维的特征向量。
由于人脸的三维重构目前还是一个正在研究的领域，其过程依然是一个病态的过程。
因此我们没有选择这种方法进行我们的系统开发。
第二种系统是通过三维模型增强了的二维之间的对比。
即通过对三维模型的变化，我们可以找到和成像环境一致的三维模型的位置，通过他的平面投影得到一个二维的图片，和原有的照片进行二维上的比较，实现识别的过程。
在选择人脸表征时，使用了实时性最好的特征点表示法。
使用人脸关键特征点所形成的几何特征来对人进行区别。
由这个主导思想，产生的新的人脸识别系统的主要功能如下：① 人脸检测与分割。
从任意的场景中、视频数据中检测人脸的存在，提取出一个人脸及各个区域部分。
在人脸上自动标记出我们需要的特征点，例如外眼点、内眼点、眉间点、鼻下点、颌下点、嘴角点，等等。
这个领域的研究目前已经出现了许多的成熟的方法，在这里就不一一介绍了。
② 人脸的规范化。
计算出人脸在尺度和旋转等方面的变化，得到摄像过程中人脸的实际位置，将库中的人脸三维模型也变化到同样的位置。
这是几何特征识别的一个关键的问题。
由于人脸的几何特征的相似性比较，受人脸拍摄角度的影响很大，当人脸偏转超过一定的角度的时候，许多重要的特征点在二维上不可见了，因此也无法计算出对应的特征向量。
如果不能将人脸模型和照片保持在同样的偏转环境下，识别的可信性就不具备。
经过一定水平及仰俯偏转三维人脸模型正常的三维人脸模型对这个问题的解决可以结合人类学、面貌测量学多年来由统计而来的经验公式来完成。
③ 人脸表征。
采用标记出的特征点的几何特性(例如：特征点分布欧氏距离、B样条曲面等方法)表示出数据库中的已知人脸和检测出的人脸。
对同一个照片的特征点采取多层次描述的方法，形成多个几何特征向量，这种多层次描述的方法可以有效的降低人脸识别过程中的误识现象的出现。
同样，识别的过程也是采取多分类器合作的模式识别方法。
④ 人脸识别。
根据获得的人脸照片特征点，计算出人脸的偏转角度，同时计算出多个特征向量，从数据库中取出已知的人脸特征点信息，构建出三维人脸特征点拓扑模型，对此模型进行偏转，使之与二维人脸照片的拍摄环境一致。
计算出三维模型的多个特征向量，通过面貌特征的多层次描述、多分类器合作的模式识别方法，对投影结果与二维相应照片进行相似性度量。
在进行识别时，对每个分类器设定一个阀值，对所有的特征向量的结果也设置一个阀值，一旦所有的度量结果都达到阀值的要求，即认定此次识别是成功的，否则继续从数据库中读数据，进行识别。
三、技术路线与设计方案为了实现上面的研究内容，我们选择了一个可行的解决方案。
使用Microsoft的Visual Studio作为系统的开发平台，利用他提供的强大的图形图象处理功能，使用OPENGL专业三维引擎，最后配合Oracle数据库对异构数据的管理功能，实现我们的系统。
其中，人脸三维数据的获取采用加拿大polhemus公司生产的手持式三维激光扫描仪FastSCAN以及Inspeck公司基于结构光栅拍摄的三维数据建模设备(Inspeck)。
整个系统的用例图如下所示：系统用例图其中的关键技术如下：1) 供系统管理人员使用的管理平台。
主要进行人脸三维数据的获取和预处理以及三维特征点的选择和存储等功能。
利用Visual C++和OPENGL开发的三维模型的管理系统，通过激光扫描仪或结构光拍摄相机获得原始的人脸三维模型，由于得到的三维数据坐标不统一，为了便于计算使用，要进行坐标的统一，通过平台实现对原始模型的光滑平顺，坐标变换，根据分辨率要求，生成三维面貌表面数据。
由于人脸的三维特征点的选取工作不要求太强的实时性，故可以采取手工选取的方式，由系统管理员通过平台对特征点进行标定。
全部标定结束后，记录入后台数据库中。
当然管理平台还具备其他的功能，例如新用户的添加、用户的删除、信息修改等常用数据库管理功能。
2) 基于Visual C++、OPENGL和DirectShow开发出人脸的自动化识别系统。
首先通过DirectShow对视频流进行分析，自动检测出人脸的存在并从图象中将其分割出来。
找到人脸后，使用VC实现的ASM主动形状模型对人脸特征点进行自动的标定。
得到特征点后，根据主要的特征点位置，计算出拍摄角度。
对三维数据的进行读取，读取后使用OPENGL构建出人脸的抽象三维模型，同时按照拍摄角度的变化模型。
当三维模型的平面投影和二维照片中人脸的旋转角度相同时，通过多特征向量生成、多分类器判别及阀值设定的方法实现识别。
3) 底层数据库使用Oracle数据库，利用它良好的异构数据存储性和大量数据的处理能力，实现系统需要使用到的三维空间信息和属性信息的统一存贮，以及对海量数据的查询检索。
4) 不论是管理平台还是自动识别系统，对人脸数据库的读取都通过数据库中间件完成，统一的进行信息读取、维护、操作。
最终形成一个基于三维数据库中间件的三层C/S体系的应用程序。
这个设计方案可以用下图表示：系统设计方案示例图四、总结这个系统与已有的各种人脸识别系统的最大的区别就在于，数据库中记录的是三维人脸模型，而不是象目前各种库中存储的人脸的多姿态照片。
通过三维深度信息的投影变化解决人脸识别中多姿态的问题。
利用物体几何拓扑的不变性原理，排除大部分人脸表情对识别的影响，而且由于采用的方法与照片的明暗程度无关，可以解决人脸识别过程中受拍摄环境光照强度的影响。
因此可以达到较理想的人脸识别效果。