关于三维图像目标识别文献综述

目标识别综述
目标识别是指从深度学习算法视觉中获取图像的过程，它是人工智能的重要组成部分。

它的工作原理是在图像的结构中检测和识别物体，并将其划分到合适的类别中。

研究表明，结构扭曲和形式变换往往会极大地影响目标识别系统的准确性。

目标识别系统有很多不同类型，其中包括支持向量机（SVM）、学习向量量化（LVQ）、共生矩阵（CM）、多层感知器（MLP）等。

这些系统可以通过分析图像的像素，特征，形状和颜色，来对目标进行识别。

它们可以帮助建立分类算法，识别图像中的重要特征，检测图像中的更细致的元素，并可以追踪和识别动态图像中的物体。

将机器学习与目标识别结合起来，使人们能够构建出功能强大的系统来给图像标记、分类和检索物体。

此外，通过深度学习技术，目标识别可以实现视觉分析、运动检测和行为识别等功能，从而使目标识别算法应用得更加广泛。

总之，目标识别是一种以深度学习为基础的计算机视觉技术，它可以实现多种功能，如图像标记、图像分类和图像检索等。

它借助多种机器学习算法，对图像结构进行分析，以准确识别目标，并可以追踪和识别动态图像中的物体。

3d目标检测综述3D目标检测是计算机视觉领域中的一个关键应用，它可以帮助计算机从3D数据中识别出物体的形状、大小、位置和方向等信息。

3D目标检测的成功实施将有助于智能机器人更好地理解周围的环境。

随着计算机视觉的发展，3D 目标检测也变得越来越重要。

3D目标检测主要用于计算机视觉系统中的自主导航、目标识别、物体追踪和物体分割等应用场景。

一般来说，3D目标检测的算法可以分为两类：基于深度学习的3D目标检测算法和基于传统计算机视觉算法的3D目标检测算法。

基于深度学习的3D目标检测算法使用深度神经网络来提取3D点云中的特征，然后使用这些特征来进行目标检测。

目前，最流行的深度学习3D目标检测算法是PointNet，它通过学习3D点云内部特征，然后使用多层感知机来实现分类和定位。

此外，还有一些深度学习3D目标检测算法，如PointNet++，VoxelNet和Frustum PointNet 等。

基于传统计算机视觉算法的3D目标检测算法通常包括三个步骤：特征提取、目标分类和定位。

首先，使用2D图像处理技术或3D图像处理技术来提取3D点云中的特征。

其次，使用分类技术来识别不同种类的物体，例如使用支持向量机或神经网络来实现物体的分类。

最后，使用定位技术来确定物体的位置和方向，例如使用RANSAC算法来实现物体的定位。

3D目标检测算法的精度和效率是影响其应用的关键因素。

目前，虽然有许多3D目标检测算法，但它们仍然存在许多问题，如模型误差、泛化能力不足、时间开销较大等。

因此，研究人员仍在积极改进现有3D目标检测算法，并开发出更加高效、准确的3D目标检测算法。

有望在未来更好地支持计算机视觉系统中的自主导航、目标识别、物体追踪和物体分割等应用场景。

总之，3D目标检测是一项重要的计算机视觉任务，它的研究和应用可以帮助计算机更好地理解周围的环境。

在未来，随着硬件技术的发展，3D目标检测算法也将发生很大的变化，从而使计算机视觉系统更加精确、快速。

3D⽬标检测综述：从数据集到2D和3D⽅法⽬标检测⼀直是计算机视觉领域中⼀⼤难题。

近⽇，来⾃阿尔伯塔⼤学的研究者对⽬标检测领域的近期发展进⾏了综述，涵盖常见数据格式和数据集、2D ⽬标检测⽅法和 3D ⽬标检测⽅法。

论⽂地址：https:///abs/2010.15614⽬标检测任务的⽬标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。

由于⽬标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的⼲扰，⽬标检测⼀直以来都是计算机视觉领域中⼀⼤挑战性难题。

本⽂将概述性地总结⼀些当前最佳的⽬标检测相关研究。

第 2 节将简要介绍⽬标检测任务常⽤的数据格式，同时还会给出⼀些著名的数据集。

然后会概述⼀些预处理⽅法。

第 3 节会介绍与 2D ⽬标检测相关的技术，包括传统⽅法和深度学习⽅法。

最后第 4 节会概括性地讨论 3D ⽬标检测这⼀主题。

2 数据格式2.1 数据集在计算机图形学中，深度图（Depth Map）是包含场景中⽬标表⾯与视点之间距离信息的图像或图像通道。

深度图类似于灰度图像，只不过深度图中每个像素都是传感器与⽬标之间的实际距离。

⼀般来说，RGB 图像和深度图是同时采集的，因此两者的像素之间存在⼀⼀对应关系。

RGB-D 格式的数据集包括 Pascal VOC、COCO、ImageNet 等。

雷达数据对⽬标检测问题也很有⽤。

雷达数据的收集⽅式是：先向⽬标表⾯发射声波，然后使⽤反射信息来计算⽬标的速度以及与⽬标的距离。

但是，仅靠雷达可⽆法收集到⽤于检测和分类的信息，因此不同类型数据的融合是⾮常重要的。

点云数据是三维坐标系中的⼀组向量。

这些向量通常⽤ X、Y、Z 的三维坐标表⽰，是⼀种常⽤的外表⾯形状表⽰⽅式。

不仅如此，除了由(X,Y,Z) 表⽰的⼏何位置信息之外，每个点云还可能包含 RGB 颜⾊像素、灰度值、深度和法线。

⼤多数点云数据都由 3D 扫描设备⽣成，⽐如激光雷达（2D/3D)、⽴体相机和 TOF（飞⾏时间）相机。

基于深度学习的三维目标检测算法综述邵昀岑（东南大学 软件学院，江苏 南京　211189）摘　要：随着自动驾驶行业的快速发展，基于深度学习的三维目标检测技术也得到了快速发展，目前自动驾驶汽车主要依赖图像与激光雷达点云进行环境感知。

基于这两种数据的三维目标检测技术可提取出物体的空间结构信息，包括物体的姿态、尺寸、运动方向、形状等，因此该技术不仅可用于自动驾驶的感知，还可用于工业机器人对物体的识别与抓取，以及仓储机器人的视觉导航等。

近年来，计算能力的提升、数据集的公开、深度学习的发展，为三维目标检测算法带来了巨大的变革。

关键词：3D目标检测；深度学习；激光雷达点云；计算机视觉；人工智能中图分类号：TP18；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）23-026-053D Object Detection Based on Deep LearningShao Yuncen(School of Software Engineering, Southeast University, Nanjing Jiangsu 211189, China) Abstract: With the rapid development of the automatic driving industry, 3D target detection technology based on deep learning has also developed rapidly. At present, self driving vehicles rely mainly on image and LIDAR point clouds for environmental perception. The three-dimensional target detection technology based on these two kinds of data can extract the spatial structure information of the object, including the attitude, size, moving direction, shape, etc. Therefore, the technology can be used not only for the perception of automatic driving, but also for the recognition and grasping of the object by the industrial robot, as well as the visual navigation of the storage robot, etc. In recent years, the improvement of computing power, the openness of data sets and the development of deep learning have brought great changes to 3D object detection algorithm.Key words: 3D Obeject Detection; deep learning; LIDAR point cloud; computer vision; artificial intelligence0　引言自动驾驶汽车依赖的传感器主要是图像摄像头与激光雷达，汽车需要依赖这两种传感器的数据来获知当前位置的环境信息，识别出前方的车辆、行人、物体等，识别的准确度会直接影响自动驾驶系统的行驶决策，这关乎着道路上的行驶安全，所以识别的准确度至关重要。

目标检测文献综述目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，其应用场景主要包括自动驾驶、安防监控、农业智能等。

目标检测的目的是在图像或视频中自动识别并定位感兴趣的目标，如人、车、动物等。

目前目标检测技术主要分为两大类：基于传统图像处理方法的目标检测和基于深度学习的目标检测。

传统图像处理方法主要采用特征提取、物体检测等算法，目前已经逐渐被基于深度学习的目标检测技术所替代。

深度学习技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构进行目标检测，其中以CNN为主。

近些年，在基于深度学习的目标检测技术中，YOLO系列（YouOnly Look Once）的方法备受关注。

YOLO系列的方法具有快速、高效、较优的检测性能优点，具体包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3。

其中，YOLOv3在速度和准确度上都取得了显著的提升，引起了广泛的关注。

除了YOLO系列，还有一些其他深度学习方法也获得了不错的检测性能，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、Faster R-CNN、RetinaNet等。

这些方法不同于YOLO系列的方法，它们采用了更为复杂的网络结构和特征提取方式，主要是从提高检测性能方面入手。

目标检测技术的应用场景越来越广泛，不仅在自动驾驶、安防监控等领域中得到了广泛应用，还在农业智能中得到了广泛探索。

例如，在农业领域，目标检测可以应用于作物病虫害的检测、农田监测等方面，为农业生产提高生产效率和生产质量提供了可靠的技术支持。

然而，目前目标检测技术还存在一些问题和挑战。

例如，对于复杂场景下的遮挡等问题，目标检测算法仍有一定误检和漏检率。

此外，对于小目标检测和深度解析等问题，目前的算法还有待进一步完善和优化。

针对目标检测技术存在的问题和挑战，需要进一步研究和优化算法，以适应各种场景下的目标检测需求。

我们相信，在研究人员不断探索和努力下，目标检测技术一定会取得更加优秀的性能和更加广泛的应用。

3d目标跟踪综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：3D目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在追踪三维空间中的目标，并实现对目标在空间中的位置动态跟踪。

目标跟踪在现实生活中有着广泛的应用，如自动驾驶、智能监控、增强现实等领域。

随着深度学习、传感技术和计算能力的不断进步，3D目标跟踪技术也取得了长足的发展，并在各个领域展现出了巨大的潜力。

在3D目标跟踪的研究中，一个关键问题是如何从视频序列或传感器数据中提取目标的位置、姿态和运动信息。

传统的2D目标跟踪技术通常只能提取目标在图像平面上的位置信息，而3D目标跟踪则要求获取目标在空间中的三维坐标信息。

为了实现这一目标，研究者们提出了各种不同的算法和方法，包括基于几何信息的方法、基于深度学习的方法、基于传感器融合的方法等。

在基于几何信息的方法中，研究者通常会利用单目或双目摄像头、激光雷达等传感器获取目标的深度信息，并使用几何学原理推断目标的位置和运动状态。

这类方法通常需要较为复杂的计算和较高的传感器精度，但在一些场景下能够取得很好的效果。

基于深度学习的方法则通过训练神经网络模型来学习目标的特征表示，并从中推断目标的位置和运动状态。

这类方法通常能够在大数据集上取得较好的效果，并且具有较强的泛化能力。

除了上述两种方法外，还有一些基于传感器融合的方法，如结合摄像头、激光雷达、GPS等传感器的数据来实现目标跟踪。

这类方法通常能够利用不同传感器的优势，提高跟踪的准确性和稳定性。

还有一些基于滤波器的方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，用于融合传感器数据、估计目标状态和预测目标位置。

这些方法在实时性和鲁棒性方面有着较高的性能。

3D目标跟踪是一个积极发展的研究领域，涉及到多个学科领域的知识和技术，如计算机视觉、机器学习、传感技术等。

随着技术的不断进步和应用场景的扩大，我们相信3D目标跟踪技术将在未来发挥出更大的作用，并为人类社会的发展做出更大的贡献。

希望未来能够有更多的研究者参与到这一领域的研究中，共同推动3D目标跟踪技术的发展和应用。

《面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究与应用》篇一一、引言自动驾驶技术作为当今人工智能领域的热门话题，已成为国内外研究的重要方向。

在自动驾驶技术中，三维目标检测是关键技术之一，其能够实现对周围环境的准确感知和识别，为自动驾驶车辆提供决策支持。

本文将针对面向自动驾驶场景的三维目标检测算法进行研究，并探讨其应用。

二、三维目标检测算法概述三维目标检测算法是利用传感器数据，如激光雷达（LiDAR）和摄像头等，对周围环境进行感知和识别，从而实现对目标物体的三维定位和分类。

该算法在自动驾驶领域中具有重要意义，可以有效地提高自动驾驶车辆的安全性、稳定性和可靠性。

目前，主流的三维目标检测算法包括基于点云的方法、基于体素的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于深度学习的方法具有较高的准确性和鲁棒性，在自动驾驶领域得到了广泛应用。

三、面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究针对自动驾驶场景的特点，本文提出了一种基于深度学习的三维目标检测算法。

该算法主要分为两个阶段：特征提取和目标检测。

在特征提取阶段，我们利用深度神经网络对传感器数据进行特征提取。

针对点云数据，我们采用PointNet等网络结构进行特征提取；针对图像数据，我们采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。

在特征提取过程中，我们采用跨模态融合的方式，将点云数据和图像数据进行融合，以提高目标的识别精度。

在目标检测阶段，我们采用基于区域的方法（如Faster R-CNN等）进行目标检测。

我们首先将传感器数据进行预处理和标注，然后利用神经网络对目标进行分类和定位。

为了进一步提高算法的鲁棒性，我们采用多尺度、多视角的预测方式，实现对目标的全面检测。

四、算法应用该三维目标检测算法在自动驾驶场景中具有广泛的应用价值。

首先，它可以实现对周围环境的准确感知和识别，为自动驾驶车辆提供决策支持。

其次，它可以提高自动驾驶车辆的安全性、稳定性和可靠性，减少交通事故的发生率。

此外，该算法还可以应用于无人驾驶汽车、无人配送等领域，推动智能化交通的发展。

摘要目标识别在计算机视觉中具有十分重要的意义，利用矩特征进行目标识别是一种重要的方法。

近几年用正交矩进行图像分析，图像处理以及图像识别的研究成果很多。

这表明不变矩理论及其在图像信息处理与识别的应用技术具有很好的发展前景和商机。

理论上矩不变量在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变，这为识别算法中目标矩特征的选择提供了一定的依据。

不变矩是一种高度浓缩的图像特征，具有平移、尺度、旋转等不变性。

1961年，M.K.Hu 首先提出了7个不变矩用于图像描述。

后来人们进行了多方面的研究，发现正交矩具有绝对的独立性，没有信息冗余现象，抽样性能好，抗噪声能力强，适合于目标识别。

三维物体的识别是计算机视觉领域的核心问题之一, 目前国内外己有很多研究人员在此方面作了大量的研究与探索。

飞机目标识别是三维物体识别的一个重要应用。

及时准确的识别飞机目标的机型在军事和民用方面都有重要意义。

本文研究了利用飞机的二维图像识别机型的方法。

我们利用Hu不变矩提取计算各类飞机以及待识别机型的特征值，最后利用欧氏距离法进行判别。

关键词：Hu矩；矩不变量；目标识别；欧氏距离ABSTRACTTarget recognition is a very important problem in computer vision. Recogniting fying targets with moment features is an important method for shape identification. In recent years，many results have been researched about image analysis and pattern recognition with orthogonal moments. Therefore, the theory of invariant moments and their application to image analysis and pattern recognition have a good future.Invariant moments are independent of translation，scale and rotation in theory. The results of such comparison can provide some bases which would bear practicability for the selection of moment feature in recognition. Invariant moments are highly concentrated image features that are shift invariant，rotation invariant and scale invariants.M.K.Hu first introduced seven moment invariants in 1961，based on methods of algebraic invariants. Later studies indicated that the orthogonal moments have the best overall performance in terms of noise sensitivity, information redundancy，and capability of target description.3D object recognition is one of the important parts of computer vision, Today the researchers have made great progress in this field. The recognition of airplane is one of the applications of 3D object recognition. The timely and exact identify recognition of airplane that is important in fields of not only military aviation but also civil aviation. In this paper, we study the method of recognizing airplane in its 2D image. We use Hu invariant moment to calculate and pick up eigenvalues of each sort of airplanes and the waiting for recognition airplane. Finally ,using the Euclidean distance to distinguish.Keywords：Hu moment; invariant moment; target recognition; Euclidean distance目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)§ 1.1 引言 (1)§ 1.2图像和数字图像 (1)§ 1.3图像目标识别发展概况及应用趋势 (2)§ 1.4本文内容及安排 (3)第二章目标识别的基本知识 (4)§2.1 模式与模式识别 (4)§ 2.2模式和分类 (5)§ 2.2.1模式和模式矢量 (5)§ 2.2.2模式识别和分类 (6)§2.3 模式识别的方法分类 (7)§ 2.3.1统计模式识别 (7)§2.3.2 结构（句法）模式识别 (8)§2.4图像成像过程 (9)§2.4.1成像变换 (9)§2.4.2成像亮度 (11)§2.4.3量化和采集 (12)§ 2.5 图像识别 (14)§ 2.5.1 图像预处理技术 (16)§ 2.5.2特征提取 (19)§ 2.5.3分类识别 (20)§ 2.6 目标识别技术存在的困难和研究现状 (21)第三章图像分割技术 (22)§ 3.1图像分割简介 (22)§ 3.2 图像分割的定义及算法分类 (22)§ 3.2.1 图像分割的定义 (23)§ 3.2.2 分割算法分类 (24)§ 3.3 并行边界分割技术 (24)§ 3.3.1 微分算子边缘检测 (25)§ 3.3.2 Hough变换 (27)§ 3.4串行边界分割技术 (28)§ 3.4.1边界跟踪 (29)§ 3.4.2曲线拟合 (31)§ 3.5并行区域分割技术 (31)§ 3.5.1阈值化方法介绍 (32)§ 3.5.2迭代法 (33)§ 3.5.3最大类间方差法 (33)§ 3.5.4基于灰度期望的阈值分割 (34)§ 3.6串行区域分割技术 (35)§ 3.6.1区域生长法 (35)§ 3.6.2分裂合并法 (36)§ 3.6.3连通区域标记 (36)§3.7纹理分析及纹理分割 (37)§ 3.7.1纹理研究和方法 (37)§ 3.7.2 纹理描述的统计方法 (37)§ 3.7.3纹理描述的结构方法 (38)§ 3.7.4 纹理描述的频谱方法 (40)§ 3.7.5纹理分割方法 (42)第四章不变矩在目标识别中的应用 (44)§ 4.1 矩与不变矩 (44)§ 4.1.1 矩特征的一般表现形式 (44)§ 4.1.2不变矩的定义 (45)§ 4.1.3 低阶规则矩的性质 (46)§ 4.1.4代数不变矩 (47)§ 4.1.5正交不变矩 (49)§4.2基于Hu不变矩的目标识别 (50)§4.2.1Hu矩基本原理 (50)§4.2.2图像的预处理 (51)§4.2.3Hu矩计算 (53)§4.3算法及实验结果 (54)致谢 (56)参考文献 (57)毕业设计小结 (59)第一章 绪论§ 1.1 引言图像识别技术的研究始于六十年代初期, 其含义是用计算机对图像进行加工处理, 以得到某些预期的效果, 并从中提取有用信息, 从而实现人对事物或现象的分析、描述、判断和识别。

遥感图像目标识别文献综述作者：谭博彦来源：《电脑知识与技术》2016年第35期摘要：随着科学技术的不断发展，特别是遥感技术的飞速发展，遥感图像的分辨率越来越高，其包含的信息也越来越复杂，因此，迫切需要发展感兴趣目标自动识别技术。

精确识别对象对民用导航、环境保护、军事等各个方面意义重大，提高对象的自动识别精度也是不可缺少的。

本文通过查阅分析遥感图像识别的文献资料，对目标识别使用的一些基本理论和方法进行了综合归纳。

关键词：遥感图像；目标识别；综述中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）35-0206-03A Literature Review on Remote Sensing Image Target RecognitionTAN Bo-yan（Class 1422 The 1st Middle School of Loudi， Loudi 417000 China）Abstract：With the continuous development of science and technology， Especially the rapid development of remote sensing technology， The resolution of the remote sensing images is higher and higher， it contains information is becoming more and more complex， therefore， an urgent need to develop interest in automatic target recognition technology. Accurately identify the object is of great significance to civil navigation， environment protection， military and other various aspects， to improve the automatic identification precision of the object is also indispensable. This article through the analysis of remote sensing image recognition of the literature， the target recognition using some of the basic theory and method are summarized.Key words：remote sensing image； target recognition； literature review目标识别是计算机视觉、图像处理和机器学习中的重要研究课题之一。

视觉目标识别与三维定位关键技术的研究共3篇视觉目标识别与三维定位关键技术的研究1视觉目标识别与三维定位关键技术的研究随着计算机视觉技术的发展，视觉目标识别和三维定位已成为人工智能和机器人领域的研究热点。

本文将对这两项技术的研究进展及其应用进行探讨。

一、视觉目标识别技术视觉目标识别是指通过计算机视觉技术实现智能系统对视觉场景中目标的识别、分类与跟踪。

视觉目标识别技术主要包括图像预处理、特征提取、采样分类器、同步检测等四个部分。

1. 图像预处理图像预处理包括灰度化、滤波、边缘检测等。

其中灰度化是将图像转化为黑白或灰度图像，便于后续处理；滤波是对图像进行平滑处理，消除噪声；边缘检测是检测图像边缘以便于特征提取。

2. 特征提取特征提取是将目标从图像中分离出来的过程。

其核心在于确定一些特征量，提取出这些特征，再对特征进行处理，将其转化为数字信号进行描述。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

3. 采样分类器采用分类器将提取出的特征进行分类。

常用的分类器有人工神经网络、支持向量机(SVM)、随机森林等。

4. 同步检测在分类出目标之后，通过跟踪算法实现目标的连续跟踪。

包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

二、三维定位技术三维定位技术是指将物体在三维空间内的相对位置和姿态描述出来的技术。

三维定位技术包括三维重建和姿态估计两部分。

1. 三维重建三维重建在于通过多张二维图像推算出三维空间中物体的形状和位置。

其方法主要有结构光三维重建、立体视觉三维重建、激光扫描三维重建等。

2. 姿态估计姿态估计是指通过计算机视觉对目标物体的位置和姿态施加估计的过程。

其算法通常基于投影变换或图像特征匹配。

三、应用视觉目标识别和三维定位技术广泛应用于机器人导航、医学影像分析、精准农业、智能安防等领域。

以机器人为例，利用视觉目标识别与三维定位技术，可以实现机器人对环境场景的感知和理解，从而实现自主导航和智能操作。

总之，视觉目标识别和三维定位技术作为计算机视觉的重要组成部分，其研究成果已经深刻影响了现代科学技术的发展。

基于深度学习的三维目标识别技术研究三维目标识别技术是人工智能领域的一个重要研究方向，其主要应用于姿态估计、2D和3D视觉匹配、机器人导航和自主驾驶等领域。

随着深度学习技术的普及和发展，基于深度学习的三维目标识别技术已经成为当前研究的热点之一。

一、三维目标识别技术简介三维目标识别是指通过感知设备（如摄像机、激光雷达等）获取目标的三维信息，然后对目标进行精确定位和检测。

与传统的二维目标识别相比，三维目标识别技术可以获得更加丰富的信息，能够更加准确地识别目标及其位置。

三维目标识别技术主要分为两种方式：一种是基于图像的三维目标识别方式，另一种是基于点云的三维目标识别方式。

二、深度学习在三维目标识别中的应用深度学习是机器学习的一种方式，通过建立复杂的神经网络模型，使机器能够自动学习和理解数据中的特征。

深度学习技术在三维目标识别中的应用主要包括以下几个方面：1. 监督学习监督学习是深度学习中最常用的技术之一，其基本思想是通过输入数据和对应标签的对应关系，训练一个神经网络模型。

在三维目标识别中，可以通过输入三维点云数据和对应标签信息（如目标类型、位置、姿态等）来训练神经网络模型，实现对目标的快速、准确的识别。

2. 非监督学习非监督学习是一种通过对数据进行无标签学习，从数据中发现潜在的统计规律和特征的学习方式。

在三维目标识别中，可以利用非监督学习技术对点云数据进行分析和建模，从而发现其中的隐含规律和特征，并实现对目标的检测和识别。

3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种能够有效处理图像、点云等数据的神经网络模型。

在三维目标识别中，可以通过对点云数据进行卷积操作，实现对目标的快速检测和识别。

4. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，在三维目标识别中，可以通过对点云序列数据进行分析和建模，实现对目标运动轨迹的预测和识别。

三、基于深度学习的三维目标识别技术实践案例基于深度学习的三维目标识别技术已经在实际应用中取得了一定的成果，为智能交通、自主驾驶、机器人导航等领域的发展做出了贡献。

第20卷第7期2008年7月计算机辅助设计与图形学学报JO U RN A L O F COM PU T ER AID ED D ESIG N &COM P U T ER G RA PH ICS Vo l 20,N o 7July,2008收稿日期:2007-11-29;修回日期:2008-04-16 基金项目:国家杰出青年科学基金(60525202);国家自然科学基金(60503019,60533040);国家 八六三 高技术研究发展计划(2008AA01Z149);长江学者和创新团队发展计划(IRT0652).王跃明,男,1976年生,博士,CCF 学生会员,主要研究方向为三维人脸识别、人脸检测、统计学习.潘 纲,男,1976年生,博士,副教授,CCF 会员,论文通讯作者,主要研究方向为三维人脸识别、计算机视觉、模式识别、普适计算(g pan@z ).吴朝晖,男,1966年生,博士,教授,博士生导师,CCF 常务理事,主要研究方向为三维人脸识别、计算机视觉、模式识别、普适计算、网格计算.三维人脸识别研究综述王跃明 潘 纲*吴朝晖(浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310027)(ym ingw ang@gm )摘要 近二十多年来,虽然基于图像的人脸识别已取得很大进展,并可在约束环境下获得很好的识别性能,但仍受光照、姿态、表情等变化的影响很大,其本质原因在于图像是三维物体在二维空间的简约投影.因此,利用脸部曲面的显式三维表达进行人脸识别正成为近几年学术界的研究热点.文中分析了三维人脸识别的产生动机、概念与基本过程;根据特征形式,将三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述;对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述;列出了部分代表性的三维人脸数据库;对部分方法进行实验比较,并分析了方法有效性的原因;总结了目前三维人脸识别技术的优势与困难,并探讨了未来的研究趋势.关键词 人脸识别;三维人脸识别;深度数据;模式分类中图法分类号 T P391.4A Survey of 3D Face RecognitionWang Yuem ing Pan Gang *Wu Zhaohui(College of Comp uter S cie nce and T echnolog y ,Zh ej iang Univ ersity ,H ang z hou 310027)Abstract The im age based face recognition has m ade great prog ress over the past decade,w ith g ood performance achieved under certain constrained conditions.H ow ev er,the solution is still challeng ed by variations in illumination,facial pose and expression.H er e the m ain reason is that the 2D image is essentially a pro jection of the 3D object o nto 2D space.Due to the ex plicit representation of facial surface,exploiting 3D shape inform ation for face recog nition is attracting mo re and mo re attention in recent year s,to cope w ith the challenges.T his paper surveys the state of the art o f 3D face recog nition.Firstly ,the background,conception and basic procedure o f 3D face recognitio n are introduced.Then,3D face r ecognitio n approaches,categorized into three main g roups:spatial matching methods,local feature based methods,and g lobal feature based metho ds,are review ed respectively.Besides,face reco gnition using bi modal of 2D+3D is intr oduced briefly.Sever al typical 3D face databases are listed,and four typical metho ds are im plemented fo r co mparison.Finally,the paper sum marizes the advantages,discusses the current challenges,and outlines the futuredevelopment trend.Key words face recog nition;3D face r ecognitio n;range data;pattern classification在现代社会中,个人身份认证技术的应用无所不在,其中基于指纹、虹膜、人脸等人体生物特征的识别技术在多个领域有巨大的市场需求,如门禁系统、视频监控、机场安检、智能空间、自然人机交互等.尽管基于指纹和虹膜的身份认证比人脸识别技术具有更高的准确性和可靠性,但人脸识别因具有自然、友好、对用户干扰少、易被用户接受等优势而有更广阔的应用前景[1].人脸识别研究可以追溯到20世纪初[2].经过研究人员的不懈努力,基于图像的二维人脸识别技术日趋成熟,在一定约束条件下已取得较好的识别结果[1,3 6].然而,研究实验表明,光照、姿态、化妆、表情、年龄等变化显著地降低了二维人脸识别算法的性能[1].近年来,学术界开始探索如何利用人脸的三维信息提高系统的识别性能,如美国FBI,NIST等多个部门联合资助发起的 人脸识别大挑战计划(face recog nition g rand challenge,FRGC)[7].一般而言,三维人脸识别是指将采集获得的待识别对象的脸部三维形状数据作为识别依据,与库中已知身份的脸部三维形状数据进行匹配,然后得出待识别对象身份的过程.三维人脸识别是相对基于图像(及视频)的人脸识别而言的,而后者所使用的数据是二维的图像,其本质是三维物体在二维平面上的投影,是三维信息在二维空间中的简约.自动的三维人脸识别系统的基本步骤如下:St ep1.通过三维人脸数据采集设备获得待识别对象的脸部三维形状信息.St ep2.对获得的三维数据进行自动去噪声、切割等预处理.St ep3.从三维数据中提取特征.St ep4.用分类器对提取的特征做分类判别,输出最后的决策.鉴于三维人脸数据采集的独立性,目前三维人脸识别算法研究通常是指Step2~Step4,即假设三维人脸数据已经可获得.三维人脸识别始于20世纪80年代末、90年代初[8 9],但因当时处理器计算性能和三维数据获取设备的限制,相关研究处于非常初级的阶段,研究所用的数据集很小,离实际应用较远.随着计算、存储设备的飞速发展和三维数据采集技术的日益成熟,尤其是2004年之后,越来越多的研究小组投入到三维人脸识别研究之中.三维人脸识别不同于二维人脸识别的关键在于所采用的数据不同,其所具有的优势也来源于此:1)采集获得的脸部三维形状数据可看作是不随光照、视图的变化而变化,且化妆等附属物对图像影响很大而对三维数据影响不明显.因而,三维人脸识别被认为具有光照不变、姿态不变的特性[10 13];2)三维数据具有显式的空间形状表征,因此在信息量上比二维图像丰富.国内有2篇[14 15]关于三维人脸的综述,但前者重点介绍三维人脸识别系统的框架,后者只是对现有方法的描述列举,缺乏深入分析且没有对最新技术作介绍.本文有助于国内研究人员快速了解三维人脸识别的研究状况与最新进展,以及该领域未来的研究趋势.1 三维人脸匹配算法1.1 基于空域直接匹配的方法基于空域直接匹配的方法不提取特征,直接进行曲面相似度匹配,常用的方法有迭代最近点法(iterative closest point,ICP)和H ausdo rff距离法等,这类方法通常分为对齐和相似度计算2步.1.1.1 ICP匹配ICP最早几乎同时由Chen等[16]、Besl等[17]分别独立地提出,用于曲线或曲面片段的配准,是三维数据重构过程中一个非常有效的工具[18].给定2个三维模型粗略的初始对齐条件,ICP迭代地寻求两者之间的刚性变换以最小化对齐误差,实现两者的空间几何关系的配准.给定集合P1={p11,p12,!, p1m}和P2={p21,p22,!,p2n},集合元素表示2个模型表面的坐标点,ICP配准技术迭代求解距离最近的对应点、建立变换矩阵,并对其中一个实施变换,直到达到某个收敛条件,迭代停止.其伪码如下:算法1.ICP算法输入.P1,P2.输出.经变换后的P2.P2(0)=P2,l=0;DoF or P2(l)中的每一个点p2i在P1中找一个最近的点y i;End F or计算{(p21,y1),(p22,y2),!,(p2n,y n)}配准误差E;820计算机辅助设计与图形学学报 2008年If E大于某一阈值计算P2(l)与Y(l)之间的变换矩阵T(l);P2(l+1)=T(l)∀P2(l),l=l+1;Else停止;End IfWhile#P2(l+1)-P2(l)#>thr eshold;其中配准误差E=1n ∃ni=1#y i-p2i(l)#.在三维人脸识别中,通常的方法是对齐2个三维人脸后计算输入模型的相似度,其中配准误差也可以作为差别度量.Chua等[19]较早将ICP用于三维人脸模型的精确对齐;潘纲[20]采用ICP帮助检测三维人脸的对称面,进而提取侧影线.Cook等[21]将ICP用于建立三维人脸模型间坐标点的对应关系,以用于后续处理. Lu等[22]提出一个级联决策,使用改进的ICP进行三维人脸刚性变化区域的匹配,将结果作为第一级相似度量.ICP适合于刚性曲面间的变换关系求解,而人脸曲面本质上不是一个刚性曲面,塑性变形影响对齐的准确性,进而影响相似度.一种解决途径是只对刚性区域采用ICP进行对齐.Chang等[23]首先提取脸部受表情影响较小的鼻子区域,然后对鼻子区域曲面采用ICP配准并识别;文献[24]进一步选择多个模态的刚性区域,分别对齐后计算相匹配程度并将结果融合.Wang等[25]使用了一种称为partial ICP的方法对齐三维人脸,该方法也能处理包含塑性变形的三维人脸.其不同于经典ICP之处在于每次变换的计算只取对应点集合的一个子集,设定一个动态变化的比例来选取这个子集,从而可以实现动态地选取人脸的刚性变化的部分进行匹配,在一定程度上降低了表情变化对识别性能的影响.基于ICP匹配的识别算法平均性能较好,其最大问题是每对模型匹配都要用迭代方法对齐,计算代价很大.此外,ICP收敛的条件是给定粗略的初始位置,需要额外的预处理时间.1.1.2 H ausdorff距离基于ICP的识别方法中的配准误差是2个点集之间的平均距离,H ausdorff距离定义了点集之间的另一种距离度量[26],它同样可以作为人脸模型间的差别度量.H ausdorff距离需要在2个对齐的人脸模型间计算,距离越小越相似.为减少计算过程中噪声的影响,Acherm ann 等[27]选择部分最接近的点计算H ausdorff距离.为了提高匹配速度,Pan等[28]只用单向的H ausdor ff 距离.Lee等[29]则提出了一种基于深度值加权的H ausdorff距离,其实质是对人脸不同区域的点赋以不同的重要性,用曲率提取出脸部重要特征点和特征边,用对应特征区域的深度值加权H ausdor ff 距离.受H ausdorff距离的启发,Russ等[30]定义了2个量: D,N a(A,B)定义了集合对应点之间H ausdorff距离小于D的比例;h M SE,N a(A,B)是用 D,N a(A,B)加权的H ausdorff距离;然后,使用类似于ICP的迭代过程对齐人脸模型. D,N a(A,B)控制对应点的选择,h MSE,N a(A,B)控制匹配程度,其根本目的是为模型的配准建立更好的对应关系,并用于有遮挡情况的三维人脸的配准.1.2 基于局部特征的匹配特征是从一个对象中提取的、在一定条件下保持稳定不变的属性,其本质可以看作对一个对象的信息进行压缩或其他变换处理.对特征的要求:1)完备性.蕴含尽可能多的对象信息,使之区别于其他类别的对象;2)紧凑性.表达所需的数据量尽可能少;3)对三维人脸识别而言,还要求特征最好能在人脸模型旋转、平移、镜像变换下保持不变,人脸深度图上任意点的深度值依赖于产生该数据的视图,故不符合上述特征条件,而脸部某2个点的距离符合上述条件.基于局部特征的匹配方法的关键在于,如何从三维的脸部曲面中提取有效的形状几何信息特征.三维人脸识别中,局部特征主要包括局部描述符、曲线特征以及其他一些局部几何特征或统计特征.1.2.1 局部描述符在三维场景的目标识别领域,常用曲面上某点邻域内曲面的几何信息或几何统计信息描述该点的局部特征,这种方法通常称为局部描述符,如Spin Imag e[31].局部描述符一般具有刚体变换恒定的性质.在三维人脸识别中,常用的策略是选择一些关键点,如鼻尖、眼框外角等;然后计算关键点的局部描述符;最后通过匹配2个人脸模型对应的关键点的8217期王跃明等:三维人脸识别研究综述局部描述符实现人脸匹配.Chua等[19]提出一种基于Point Signature(PS)方法的人脸识别方法,该方法用人脸曲面上某点邻域内一条曲线的形状信息来表征该点的形状.为脸部各点建立PS后,通过匹配PS找到2个模型的多组对应点对,然后粗略对齐2个模型,再用ICP精确对齐模型.用高斯模型提取出脸部的刚性变化的部分,匹配时采用投票的办法,类似的方法是最小平方均值(least squares mean,LSM)[32].三维人脸曲面上某点的LSM定义为该点邻域内的曲面相对于其空间位置的一个二维直方图.为降低特征分量之间的相关性,Xu等[33]提出用一个本质特征向量来描述一张三维人脸,一个本质特征向量包含深度信息、余弦信号特征和余弦信号特征的0 2阶矩;然后用bo ost算法从该向量中选择有效的特征分量,并训练级联的强分类器完成三维人脸的分类.1.2.2 脸部曲线特征如果人脸曲面形状用若干从曲面提取的二维曲线近似表示,则可将三维人脸曲面形状的匹配问题转化为二维曲线的匹配问题,从而可以大大降低问题的复杂性.曲线匹配方法即基于此思想,二维曲线可认为是曲面的一种稀疏采样,它能较好地表征曲面的几何形状,其优势在于数据空间从三维降到了二维.脸部曲面上的一些特征曲线(如中心侧影线)不但可用来估计人脸的姿态[20],也作为三维人脸识别的重要特征.Nag amine等[9]提出基于脸部曲线匹配的三维人脸识别方法.首先用启发式方法提取脸部的5个特征点(内眼角,鼻尖,鼻根等),将人脸初步对齐;然后在对齐后统一的坐标系中提取3条曲线,分别是过对称面的侧影线、眼睛下侧的水平曲线和鼻尖区域曲线,离散成特征向量进行比较.Beumier等[34]用曲率构建了侧影线之间的相似度量.在人脸姿态任意变换的条件下,提取脸部基准曲线并不容易,Pan等[35]提出一种鲁棒的对称面检测方法,主要利用人脸自对称的特点,镜像后不丢失原始的对应关系,只要配准原始模型和镜像模型,对称面可以用最小二乘法拟合得到.借助对称平面可以定位中心侧影线,然后用侧影线进行识别.1.2.3 基于曲率特征曲率作为三维曲面的一种重要的局部几何属性,较早用于三维人脸曲面的分析与识别.对脸部曲面进行关键点提取、区域分割等处理时,曲率特征起着非常重要的作用[8,11,24,29,36 37].但是,由于三维人脸数据是离散的并随采集条件不同采样点并不完全一致,难以直接使用曲率以点对点的方式进行匹配;另一方面,由于三维数据采集时通常受不同程度的噪声影响,离散估算获得的曲率值相对不准确,缺乏鲁棒性.因此,通常还必须配合其他方法才能更有效地利用曲率.人脸形状具有近似圆柱的特点,Gordo n[11]将三维人脸深度图转换到圆柱坐标系中,再计算每一点的高斯曲率和平均曲率.由于高斯曲率和平均曲率的符号可以较稳定地确定曲面的局部形状类型,因此利用它们的符号将人脸划分为不同的区域,在各个区域中检测特征点,这些特征点之间的空间关系组成特征向量.M oreno等[37]使用类似的方法,只是构建的特征向量维数更大,匹配时采用最近邻方法.1.2.4 其他局部特征最近,美国德克萨斯大学的研究者将人体测量学原理用于提取三维人脸的特征[38],人体测量学通常统计人类头部基准点间距离比值,以研究人体外形的变化范围.他们手工标定了25个测量学上常用的特征点,计算这些特征点之间的测地线距离,选择其中23组距离比例组合成特征向量;最后用线性判别分析(linear discriminative analy sis,LDA)对特征进行分类.这项工作证明了相对于任意选取的特征点,人体测量学上的基准点和度量更富含三维人脸的特征.受基于Tex to n的纹理分类技术的启发, Zhong等[39]将人脸的深度图像作为纹理对象,采用Gabor响应构建特征,并用聚类方法建立码表,最后采用最近邻匹配实现识别任务.1.3 基于整体特征的匹配该类方法注重三维模型的整体特征,主要分为: 1)将三维人脸统一用深度图表示,直接使用基于表观的方法;2)将三维人脸映射为EGI(extended Gaussian image),然后匹配EGI;3)整体变换三维模型后再做匹配.1.3.1 基于深度图的表观匹配方法三维人脸数据表示为深度图的数据形式后,即可看作是一幅二维的图像.若这些深度图由同一视822计算机辅助设计与图形学学报 2008年角获得,则已有的大部分二维人脸识别算法可以直接用于识别,典型的如基于表观的算法PCA[40], Fisherface和ICA[12]等.近几年,主元分析法(PCA)已被作为一种基线算法,用于比较新的三维人脸识别算法的性能[24 25,41].在二维人脸识别算法与三维识别方法融合的研究中,也大量使用了PCA对深度图进行匹配,关于表观匹配法将在第2节详细叙述.1.3.2 基于EGI的人脸匹配通过曲面上任何一点的法向可将该点映射到一个单位球面上,利用这种映射可将曲面转换为单位球面上的质量分布映射图,这个分布图就称为EGI[42],它可看作在统计意义上描述了该曲面的总体形状.Lee等[8]首次提出将EGI应用于人脸深度图像的匹配.该方法首先利用平均曲率和高斯曲率对人脸曲面的凹凸形状进行分类,将凸区域法向量映射到单位球上,并将平均曲率作为单位球上对应点的支撑函数值,从而形成人脸模型对应的EGI.由于凸区域不包含脸部的所有区域,因此还需对EGI进行插值;然后结合块与块之间的约束关系和相关系数,用图匹配算法比对2个人脸模型对应的EGI,得到两者之间的相似度量.类似地,Tanaka等[36]也通过构建人脸模型的EGI进行识别,其不同点在于EGI 的具体生成方法及EGI的匹配方法,他们利用最大最小主曲率及其方向构建了2个EGI,相似度量采用Fisher球相关系数,识别时融合2个相似度量. 1.3.3 基于整体变换的人脸匹配整体变换实际上就是三维人脸识别中的一个中间步骤,变换的目的是为了使三维模型更易比较或者克服表情带来的塑性变形的影响.由此可见,该变换致力于挖掘三维模型相比二维图像所内蕴的更丰富的信息,与三维人脸识别的研究动机相吻合,因而是近几年的重要趋势.Co lbr y等[43]最近提出了一种标准人脸深度映射方法(canonical face depth m ap,CFDM),其实质是为所有三维人脸模型计算一个统一的坐标框架.该对齐过程采用的技术并不新颖,其中对称面检测和鼻尖点定位算法在2005年的相关论文中已提出.其主要的贡献是在计算三维人脸统一坐标时用抛物柱面来拟合人脸,以确定人脸的俯仰方向的旋转自由度,分类时采用PCA技术.三维模型具有空间的几何信息,这为建立人脸的表情模型提供了可能,一些研究试图利用三维模型的优势克服不同表情对识别的影响.以色列研究人员[41]认为人脸表情变化引起的曲面形变近似于等距变换,即曲面表面任意两点间的测地线距离在表情变化过程中保持近似不变.在嘴巴闭合条件下,这个假设近似成立.将测地线距离变换到等值的欧氏距离,三维模型坐标点也变换成一种规范曲面,匹配就在标准形上进行.该变换的目标是实现对同一曲面的任意不同扭曲的版本都有一个完全一致的标准形.测地线距离的计算采用Fast Marching方法,映射过程采用M DS(m ultidim ensional scaling)方法.在此工作的基础上,Bro nstein等[44]还提出一种推广的M DS方法,以处理采集的人脸曲面不完整时的匹配.这个方法理论上虽然比较完备,但它最大的缺点是无法区分人脸的曲面弯曲是由表情引起的还是本身的自然弯曲,因此在降低表情变形的同时,也光滑了人脸的自然形状,减弱了不同人脸的差异,降低了分类能力.从另一角度,Wang等[45]提出一个变形模型,称为GCD(g uidance based constraints deform ation)模型,该模型从2个角度来考虑克服人脸表情造成的塑性变形.首先,任意一次匹配前将测试模型向已知模型变形,有助于提高匹配模型间的相似性,虽然类内和类间的相似性都提高了,但分类能力并未提高;其次,对人脸曲面的变形能力建模,将人脸曲面建模为不同弹性系数面片的组合,这与人类的直觉是一致的,嘴巴部分变形强,鼻子部分变形弱.将表示人脸曲面变形能力的模型作为约束条件融合到变形过程中,这就是GCD模型的主要思想.变形提高了所有模型间的相似度,而约束条件惩罚了变形的效果,当且仅当2个匹配的模型是来自于同类模型时,约束条件与变形是一致的,得到的相似度最高.该方法体现了聚类与分类的一个折中,即使同类模型靠得更近,而使异类保持距离.Dirichlet条件建模了约束,而变形过程使用Po isso n方程控制.GCD 模型有效地提高了表情变化的三维人脸识别的性能.在计算复杂度方面,采用矩阵的分解和回代技术,其变形线性系统可以获得很高的计算效率.表1所示为一些有代表性算法在各自文献中的实验结果.8237期王跃明等:三维人脸识别研究综述表1 三维人脸识别算法一览表类别关键技术文献数据库或采集方法人数模型识别率 %表情基于空域直接匹配PCA,HM M,H ausdorff距离文献[27,46]结构光技术采集24240100无ICP文献[13]基于立体视觉技术,自制采集系统10070097无H aus dorff距离文献[29]4D Cultu re公司的激光扫描仪采集数据428498无ICP,TPS文献[47]M inolta Vivid910采集10019689有H aus dorff距离文献[30]FRGC V1.0库20039898.5无多区域ICP文献[24]FRGC V2.0库466400792有Partial IC P文献[25]InSpeck三维M EGA Capturor DF设备采集4036097有基于局部特征匹配Point Sign ature文献[19]自采集数据,具体设备未提及624100有局部特征向量文献[37]M inolta三维Digitiz ers采集6042078无LSM文献[32]数据来自Ohio大学,用M inolta700深度扫描仪采集631EER:2.98有局部特征向量文献[48]三维_RM A库,结构光技术采集12036072.4无中心侧影线文献[35]3D_RM A库,结构光技术采集120360EER:5.5有曲率特征,SVM文献[49]Genex三维FaceCam采集测试数据,Cyberw are扫描仪采集训练数据10020096无本质特征,boost文献[33]M inolta VIVID910采集123405970-99.5有基于整体特征匹配EGI文献[36]NRCC thr ee dimensional image data files3737100无PCA,ICA文献[12]M inolta Vivid700扫描仪采集3722297无AFM文献[50]FRGC V2.0库466400789.5无FM T D,M DS,PCA文献[41]主动测距技术,自制设备采集30220100有Flatten Im age,PCA文献[51]FRGC V1.0库27693495有GM DS文献[44]FRGC V2.0库30180100有CFDM,三维PCA文献[43]自采集库,M inolta vivid910-330EER:3.67无测量学比例特征文献[38]自采集库,M U 2Stereo图像系统105112894.7有Gabor filter,LVC文献[39]FRGC ver2.05574950EER:4.9有GCD M odel文献[45]FRGC ver2.03531891EER:357有2 双模态融合近几年,研究人员也对二维和三维人脸识别的融合进行了研究.融合方法比单一方法采用的信息量更多(融合方法使用2个模态的信息,而无论三维识别还是二维识别都只包含单模态的信息).由于研究侧重于融合,单模态采用的通常不是最好的识别方法.根据目前的研究情况,绝大多数融合方法的识别性能都超过采用图像或三维数据的单模态性能.当前大多数研究采用在决策级融合的方法,即二维人脸分类器和三维人脸分类器独立计算,得到各自的得分,然后对得分采用不同的策略进行融合得到最终的相似度量;少数研究尝试了特征融合的策略.2.1 决策级融合的方法Beum ier等[52]从二维和三维数据中各提取2条侧影线、4条侧影线组成4个分类器,将弱分类器的结果进行线性加权融合.Tsalakanidou等[53]将三维脸部数据映射为深度图,然后对深度图和人脸灰度图像分别用PCA分类,并融合结果;之后,他们改用2个EH M M(embedded hidden M arkov model)对二维和三维数据进行分类融合[54].Chang等[55]比较了PCA在二维和三维人脸数据集上的识别效果并对2种方法进行了加权融合,再用FRGC v1.0人脸数据库中的275人共951个三维数据进行实验.结果表明:基于三维数据的PCA识别率比基于二维图像的PCA识别率高,融合后得到的结果最好.同样基于PCA方法,Godil 等[56]使用彩色图像特征并关注不同的融合方法对结果的影响,他们尝试了4种融合方法(得分平均规则、得分最小规则、得分最大规则和得分乘积规则),结果表明所有方法融合后识别率都有很大的提高,824计算机辅助设计与图形学学报 2008年。

基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。

随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。

本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。

二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。

三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。

在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。

在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。

在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。

在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。

在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。

在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。

因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。

本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。

21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。

这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。

三维图像技术论文三维图像技术是现在国际最先进的计算机展示技术之一,下面小编给大家分享三维图像技术论文，大家快来跟小编一起欣赏吧。

三维图像技术论文篇一基于图形图像的三维建模技术探讨摘要：现代的工程建筑设计、产品设计和地理信息研究等方面离不开三维建模技术。

虚拟场景的构建是虚拟技术的重点和难点，同时，在产品设计中也要应用图像图形的融合技术来构建三维模型。

本文对基于图形的三维建模、基于图形的三维建模和图形图像混合建模进行了探讨，为三维建模提出了新的思路。

关键词：图形图像;三维建模;探讨中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2013) 02-0000-021 基于图像的虚拟建模技术1.1 基于图像建模技术的实现过程。

基于图像的建模技术技术摆脱了对三维几何的依赖，单纯利用照相机拍摄的离散图像或摄像机录下的视频图像为基础，经过技术处理后生成真实的景观图像，之后利用适合表现图片景象的空间模型把全景图像做成虚拟的实景空间，通过软件操作，可以对实景空间进行前进、后退、环视、仰视、近看、远看等操作，实现用户对场景的三维角度观察，这些操作过程在普通计算机上就可以实现。

全景生成技术是基于图像处理来建立三维模型的关键，有了它就可以实现对实景的虚拟再现，生成的全景图按照可浏览的角度划分为柱面全景图和球面全景图。

柱面全景图可以满足对水平空间的360度转化观察，而球面全景图可以实现经纬360的浏览转化。

1.2 基于图像建模的基本方法。

按照视觉的形式来构建三维模型是计算机视觉领域中的典型技术，主用用车船、飞机等交通工具的导航设备上。

由Pollefeys等人提出的多幅图像的处理技术，主张从同一物体所对应的几个不同的对应点信息中提取出物体外形的轮廓信息，这些信息由5部分构成：匹配和抽取特征点;相机定标;重投影图像生成;立体像的校正位置和曲面散乱点构建。

建立立体视觉模型有一个完善的基本原理，具体内容是：根据已知的两幅照片来确认物体所一一对应的点，这些对应点实际上是物体表面上同一个的投影形成的两个不同位置的点。