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针对三维人脸识别中受表情因素影响识别率低和在线识别耗时问题,提出一种基于点对应的三维人脸识别方法.首先对经过预处理的人脸模型和模板人脸进行CPD(coherent point drift)非刚性形变,并在此基础上建立起点对应的关系;然后舍去人脸模型中由表情变化带来的不稳定部分的点云信息;最终通过对应点在特定球面上的投影得到的相应矩阵来计算相似度以区分不同人脸.在FRGC(face recognition grand challenge)V2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较好的在线实时性,