housdorff distance matching for 3D face recognition

资 源 简 介

housdorff distance matching for 3D face recognition

详 情 说 明

Hausdorff距离是一种常用于度量两个点集之间相似性的方法，尤其适用于3D人脸识别任务。其核心思想是计算两组点云之间的最大最小距离，能够有效捕捉形状之间的差异。

在3D人脸识别中，Hausdorff距离通过比较3D人脸模型的关键点或整个点云，衡量待识别面部与数据库中参考模型的匹配程度。针对GavabDB这样的3D人脸数据集，该方法能够计算不同姿态或表情下的3D面部模型之间的相似度。

实现思路一般分为以下几个步骤： 点云预处理：对3D人脸数据进行归一化、去噪或关键点提取。 Hausdorff距离计算：遍历源点云的每个点，找到目标点云中的最近邻点，并记录最大距离。 双向匹配：由于Hausdorff距离具有方向性，通常计算对称版本（即取两个方向的最大值）来确保公平比较。 相似度判定：设定阈值或结合其他特征，判断是否属于同一身份。

在GavabDB上的应用表明，该方法可以有效应对姿态变化，但可能对噪声或非刚性变形（如表情变化）较为敏感，因此常需结合ICP（迭代最近点）等优化策略提升鲁棒性。