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种基于多种数据类型融合的三维人脸识别方法，包括：S1、利用采集装置获取多组原始数据，原始数据包括图像数据和深度数据，原始数据表示为带有色彩信息的三维点云；S2、将三维点云投影到像素坐标系中，得到投影深度信息和投影色彩信息；S3、基于投影深度信息和投影色彩信息通过MTCNN（多任务卷积神经网络）检测出人脸数据；S4、构建旋转矩阵并且利用旋转矩阵对人脸数据进行增强得到增强数据；S5、利用提取器从增强数据中提取人脸特征；S6、将提取到的多个人脸特征与预设的基准特征进行对比，选取与基准特征相似度最高的一个作为识别结果。本发明提供一种基于多种数据类型融合的三维人脸识别方法，具有更高的识别准确度。

现有的大部分人脸识别方法多采用传统方法处理二维图像数据、或是二维图像数 据结合深度图信息，提取特征用于识别。典型的例子如：中国专利“201810353351 .9”公开的 “三维人脸识别方法和三维人脸识别系统”、中国专利“201810217580 .8”公开的“一种人脸 识别方法”以及中国专利“201610472527 .3”公开的“一种基于三维数据的人脸识别系统”。

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