基于B-MLP的三維人臉識(shí)別方法，包括以下步驟：
  1、獲取人臉三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并過濾背景信息，得到原始點(diǎn)云；
  2、對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理操作，壓縮點(diǎn)云并去除重復(fù)點(diǎn)，得到預(yù)處理后的目標(biāo)點(diǎn)云；
  3、在目標(biāo)點(diǎn)云中檢測(cè)鼻尖點(diǎn)并截取鼻尖區(qū)域?yàn)樘卣鼽c(diǎn)云，進(jìn)行球坐標(biāo)變換；
  4、計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)云中各點(diǎn)到鼻尖點(diǎn)的測(cè)地距離，進(jìn)行保形分段三次插值，得到點(diǎn)數(shù)相同的人臉面部曲線；
  5、人臉面部曲線特征提取，即計(jì)算人臉面部曲線的特征，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即B-MLP模型的輸入數(shù)據(jù)；特征即人臉面部曲線在各點(diǎn)的曲率和撓率特征；
  6、使用輸入數(shù)據(jù)訓(xùn)練B-MLP模型進(jìn)行人臉識(shí)別，所有輸入數(shù)據(jù)組成人臉數(shù)據(jù)庫，計(jì)算出人臉數(shù)據(jù)庫中所有點(diǎn)云的概率分布，選擇概率大的人臉，完成基于B-MLP的三維人臉識(shí)別。
  基于B-MLP的三維人臉識(shí)別方法利用人臉的三維空間信息進(jìn)行識(shí)別，可以有效解決傳統(tǒng)二維人臉識(shí)別受光線、面部色彩與紋理等因素的影響，識(shí)別性能更強(qiáng)。并且僅支持活體檢測(cè)，可有效抵御圖像、視頻等攻擊，具有較強(qiáng)的防偽性。