摘要：提出一种基于网格纵横局部二值模式的三维人脸识别方法。为了充分体现人脸表面的细节差异，有效表示出由表情引起的局部形状变化，本文首先在人脸网格表面的半刚性区域内检测关键点集，并且由关键点确定中心面片，由中心面片及其周围有序环确定关键点邻域；其次将网格上中心面片及其周围有序环看成一个整体，从纵向（相邻环上对应面片之间）和横向（同一环上相邻标号面片之间）分别提取网格纵向局部二值模式描述符和网格横向局部二值模式描述符；然后对这两者进行特征融合得到网格纵横局部二值模式描述符；最后利用LC—KSVD2字典学习算法在Bosphoms数据库和FRGCv2．0数据库上完成识别实验。在Bosphoms数据库上各表情的平均Rank-1识别率为97．6％，在FRGCv2．0数据库上的Rank-1识别率为97．9％，该实验结果充分表明本文所提算法具有较高的识别精度，并且对表情变化具有一定的鲁棒性。

关键词：3d人脸识别 关键点检测 网格纵向局部二值模式 网格横向局部二值模式 特征融合 

单位：东南大学自动化学院; 南京210096; 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室; 南京210096