基于深度学习的三维人脸识别方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的三维人脸识别方法研究

详 情 说 明

三维人脸识别作为生物识别领域的重要分支，凭借其在姿态变化和光照条件下的稳定性优势，逐渐成为研究热点。深度学习技术的引入，为三维人脸识别带来了突破性进展。

核心方法通常包含三个阶段：首先，通过3D传感器（如结构光或激光扫描）获取点云或网格数据，并进行去噪、对齐等预处理。其次，设计深度神经网络（如PointNet++、3D CNN或图卷积网络）直接从原始三维数据中学习具有判别性的局部和全局特征。最后，采用度量学习（如三元组损失）或分类器实现身份匹配。

相比传统手工特征方法，深度学习能自动挖掘多层次特征：浅层网络捕捉鼻梁曲率等几何细节，深层网络则建模整体面部结构。最新研究趋势包括融合纹理与几何信息的多模态网络，以及针对稀疏点云的注意力机制优化。该技术已在安防、金融支付等场景验证了实用价值，未来随着轻量化模型的发展，落地应用将更广泛。