一种基于低质量三维人脸的高判别性特征提取和识别方法

本申请提供一种基于低质量三维人脸的高判别性特征提取和识别方法，用于提升低质量三维人脸的识别精度。其步骤如下：一、预处理低质量三维人脸，得到法线图；二、引入软阈值去噪模块，进行噪声过滤；三、在主干网络末端添加Inception模块，增强特征提取能力；四、利用注意力多尺度特征融合模块提取多尺度特征并进行关键特征识别；五、网络模型训练；六、网络模型测试。本申请所提供的基于低质量三维人脸的高判别性特征提取和识别方法能够有效减轻低质量三维人脸数据中的噪声干扰，同时突出人脸判别性特征提取，使得识别过程更加准确可靠。引入的Inseption模块可以获取多种感受野的特征输出，使特征表达更丰富多样，提高特征判别性。此外，在多尺度特征融合模块中，引入注意力机制对提取特征加权融合，进一步增强与身份相关信息的特征表示。