毕设时的人脸3D识别程序

资 源 简 介

毕设时的人脸3D识别程序

详 情 说 明

# 3D人脸识别系统中的多算法融合与实现

在毕业设计中实现的3D人脸识别系统整合了信号处理领域的经典算法与机器学习技术。系统通过阵列信号处理中的MUSIC算法及其变种（ESPRIT和ROOT-MUSIC）进行高精度空间谱估计，这些算法能有效解析人脸的三维几何特征。

核心算法协作流程 信号处理层：MUSIC算法系列通过特征分解区分信号子空间与噪声子空间，其高分辨率特性尤其适合微小面部特征捕捉。 特征工程层：采用主分量分析(PCA)对多维人脸数据进行投影降维，既保留关键识别特征，又显著降低计算复杂度。 特征融合：将不同算法提取的时域、空域特征进行相关性分析，通过加权融合提升鲁棒性。

系统架构创新 双客户端通信模块实现了采集端与识别端的实时数据传输，采用轻量级协议保证3D点云数据的低延迟传输。 仿真环节验证了算法在姿态变化、部分遮挡等场景下的稳定性，其中ROOT-MUSIC算法在侧脸识别中表现出最优的方位角估计精度。

该设计为嵌入式设备上的实时3D识别提供了可行方案，算法组合方式也可扩展到其他生物特征识别领域。