科创中国

本发明公开了一种基于特征张量匹配图的三维人脸识别方法、装置及存储介质，该方法包括获取待识别三维人脸图像，提取待识别三维人脸图像中的特征点，根据特征点描述对应的特征张量；将所述待识别三维人脸图像的特征张量与数据库中已注册三维人脸图像的特征张量进行匹配，计算匹配张量，根据匹配张量生成特征张量匹配图；根据预设的分类网络模型对特征张量匹配图进行分类，输出相似度的分类结果。由此，基于三维人脸的特征张量来描述三维人脸的全局及局部特征，并通过计算特征张量的匹配张量来生成特征张量匹配图以实现人脸识别，提高人脸识别的鲁棒性和准确率，解决了meshSIFT特征对三维人脸图像全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的问题。

人脸识别是生物特征识别技术之一，是模式识别的一个前沿研究领域。目前在人脸识别技术中，应用最为广泛的三维人脸局部特征是网格尺度不变特征转换(Mesh Scale-Invariant Feature Transform，meshSIFT)特征，但是，该特征对三维人脸全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的问题。本发明提供一种基于特征张量的三维人脸识别方法、装置及存储介质，旨在基于三维人脸的特征张量来描述三维人脸的全局及局部特征，并通过计算特征张量的匹配张量来生成特征张量匹配图以实现人脸识别，提高人脸识别的鲁棒性和准确率。

生物特征是人的内在属性，具有较强的个体差异性和自身稳定性，而且人脸特征较其它的生物特征(如指纹、虹膜、掌纹等)更直接、友好和方便，可以作为身份认证较好的依据，因此人脸识别成为广泛关注和深入研究的课题。人脸识别研究与多个学科有着紧密的联系，具有重要的学术价值。人脸识别技术也具有广阔的市场应用前景，己经逐步从理论研究走向实际应用。本发明在现有技术基础上提高人脸识别的鲁棒性和准确率，应用场景广泛。

深圳大学秉承“自立、自律、自强”的校训，紧随特区，锐意改革、快速发展，在较短的时间内形成了从学士、硕士到博士的完整人才培养体系以及多层次的科学研究和社会服务体系，形成了“特区大学、窗口大学、实验大学”的办学特色，培养了20多万各类创新创业人才，95%以上扎根粤港澳大湾区，为特区发展和国家现代化建设做出了重要贡献。特别是进入新时代以来，学校实施高水平大学建设发展战略，成为内地进步最快的大学之一，综合实力得到全面快速提升，实现了从本科教学型大学向教学科研并重型大学的转型，创新创业人才培养、人事管理体制等领域的改革走在全国前列。目前，学校已经成为一所特色鲜明、实力雄厚、在国内外具有良好声誉和重要影响力的高水平综合性大学。

相比现有技术，本发明提出的基于特征张量匹配图的三维人脸识别方法、装置及存储介质，获取待识别三维人脸图像，提取所述待识别三维人脸图像中的特征点，根据所述待识别三维人脸图像的特征点描述对应的特征张量；将所述待识别三维人脸图像的特征张量与数据库中已注册三维人脸图像的特征张量进行匹配，计算匹配张量，根据所述匹配张量生成特征张量匹配图；根据预设的分类网络模型对所述特征张量匹配图进行分类，输出相似度的分类结果；根据所述相似度的分类结果得到三维人脸识别结果。由此，基于三维人脸的特征张量来描述三维人脸的全局及局部特征，并通过计算特征张量的匹配张量来生成特征张量匹配图以实现人脸识别，提高人脸识别的鲁棒性和准确率，解决了meshSIFT特征对三维人脸全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的问题。

技术许可：其他明确合理的许可使用费标准(开放许可期限内免费许可)