摘要
三维人脸特征点检测是计算机视觉领域的重要研究方向，其在人脸识别、表情分析、虚拟现实等领域具有广泛的应用。
然而，三维人脸数据通常存在噪声、姿态变化、光照差异等问题，这些问题会严重影响特征点检测的精度和鲁棒性。
因此，对三维人脸数据进行预处理，消除或减弱这些不利因素的影响，对于提高特征点检测的性能至关重要。
本文综述了三维人脸特征点检测预处理技术的研究现状，首先介绍了三维人脸数据获取与表示方法，然后重点阐述了人脸区域提取、数据去噪与平滑、人脸姿态校正、光照归一化等关键预处理技术，对各种方法的优缺点进行了分析比较。
最后，总结了三维人脸特征点检测预处理技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：三维人脸；特征点检测；预处理；人脸区域提取；姿态校正；光照归一化
随着三维成像技术的快速发展，三维人脸数据获取变得越来越容易，这极大地促进了三维人脸特征点检测技术的研究与应用。
三维人脸特征点是指位于人脸上具有特殊语义信息的关键点，例如眼角、鼻尖、嘴角等。
相较于二维人脸特征点，三维人脸特征点包含了更加丰富的人脸形状和结构信息，因此对光照、姿态、表情等变化具有更强的鲁棒性。
三维人脸特征点检测在人脸识别[11,12]、表情分析[3]、虚拟现实[16]、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
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