一、基于人臉全自動(dòng)定位的三維人臉識(shí)別方法包括： 
  1、獲取待識(shí)別的二維人臉圖像； 
  2、從二維人臉圖像提取特征； 
  3、對(duì)提取的特征進(jìn)行壓縮處理，得到經(jīng)壓縮處理的特征； 
  4、對(duì)經(jīng)壓縮處理的特征進(jìn)行分類處理，得到分類結(jié)果； 
  5、將分類結(jié)果與預(yù)設(shè)的分類結(jié)果進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)待識(shí)別的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別； 
  二、在將分類結(jié)果與預(yù)設(shè)的分類結(jié)果進(jìn)行匹配的步驟之前，獲取預(yù)設(shè)的分類結(jié)果，包括： 
  1、對(duì)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中的二維人臉圖像進(jìn)行多子空間的形狀建模，得到二維人臉形狀模型； 
  2、對(duì)二維人臉圖像進(jìn)行局部紋理建模，得到二維人臉局部紋理模型； 
  3、根據(jù)二維人臉形狀模型和局部紋理模型，對(duì)二維人臉圖像進(jìn)行精確定位； 
  4、根據(jù)預(yù)設(shè)的三維人臉形狀模型以及對(duì)二維人臉圖像的精確定位結(jié)果，對(duì)二維人臉圖像進(jìn)行三維重建，得到三維人臉圖像； 
  5、對(duì)三維人臉圖像進(jìn)行光照模型處理，得到姿態(tài)、光照變化的虛圖像； 
  6、對(duì)虛圖像進(jìn)行分類處理，并將得到的分類結(jié)果作為預(yù)設(shè)的分類結(jié)果； 
  三、其中，根據(jù)二維人臉形狀模型和局部紋理模型，對(duì)二維人臉圖像進(jìn)行精確定位，包括： 
  根據(jù)預(yù)設(shè)算法對(duì)二維人臉形狀模型進(jìn)行優(yōu)化處理，得到較優(yōu)的姿態(tài)參數(shù)、幾何參數(shù)和形狀參數(shù)； 
  利用較優(yōu)的姿態(tài)參數(shù)、幾何參數(shù)和形狀參數(shù)，構(gòu)建二維人臉圖像的較優(yōu)形狀模型； 
  利用較優(yōu)形狀模型，對(duì)二維人臉圖像進(jìn)行精確定位。 
  通過(guò)對(duì)二維人臉圖像進(jìn)行三維重建和光照模型處理，得到不同姿態(tài)的人臉虛圖像，從而在僅有一張標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像的情況下，使用變化模擬方法生成姿態(tài)和光照變化的虛圖像，增加了圖像的姿態(tài)和光照變化的樣本空間，通過(guò)對(duì)虛圖像設(shè)計(jì)分類器，可以使人臉圖像的識(shí)別具有很高的識(shí)別率。