基于点特征的立体匹配技术研究

【摘要】：人脸识别技术是在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛应用前景的身份验证技术。由于真实世界中的人脸是三维的,二维图象无法表达人脸的完整信息,识别精度难以提高,因此,人脸识别技术正在向三维人脸识别方向发展。为了实现三维人脸识别技术,首先要建立三维人脸模型,但是利用三维扫描仪等物理设备直接获取三维人脸数据存在代价昂贵和海量存储等问题,所以,借鉴立体视觉技术,即根据两幅或多幅二维图象获得人脸深度信息的技术,来构建三维人脸模型成为一种非常可行实用的方法。而基于二维照片构建三维人脸模型最为关键的一步是基于点特征的立体匹配。为此,本文在分析现有点特征的立体匹配方法的基础上,开展了如下几个方面的研究: ①设计了一双目成象系统,并对其满足的性质进行了证明。阐明了双目成象系统的组成原理,对双目成象系统的几个重要性质进行了证明,这些性质包括双目成象系统中左、右成象平面均在世界坐标系统的XY平面内、左右成象平面的极线与扫描线重合、以及左右图象上对应于同一个空间点的象点在对应的极线上等。该成象系统为基于立体匹配恢复物点的空间坐标奠定了基础; ②获得了一种直接基于点特征的立体匹配方法。本文中主要利用的是边缘点特征,对现有的边缘点提取方法和匹配方法进行了综合分析和实验,并在此基础上,使用离散二进小波变换对传统的边缘点匹配算法——Barnard算法进行了改进,实验证明,改进后的算法与Barnard算法相比,不但可以提取更多的边缘特征点,其未匹配和误匹配的特征点数减少,而且匹配速度得到提高。另外,在研究过程中,作者发现现有的离散小波变换均是针对在两个维度上对连续图象使用相同的采样频率得到的数字图象,即大小为N×N的图象,而实际中,大部分图象都是大小为N×M(N≠M)的,因此,研究了大小为N×M(N≠M)的数字图象(?)(x,y)的离散小波变换,并且进行了相关推理证明,从理论上证明了所提算法的可行性。 ③探索了基于线特征的点特征立体匹配的间接方法。阐述了采用间接方法进行点特征立体匹配的技术,主要研究的是边缘线的获得及匹配以及如何利用边缘线的匹配实现边缘点的匹配,并进行了相关的实验,证实了利用线特征实现点特征匹配是有效的。