目的 3维人脸点云的局部遮挡是影响3维人脸识别精度的一个重要因素。为克服局部遮挡对3维人脸识别的影响,提出一种基于径向线和局部特征的3维人脸识别方法。方法首先为了充分利用径向线的邻域信息,提出用一组局部特征来表示径向线;其次对于点云稀疏引起的采样点不均匀,提出将部分相邻局部区域合并以减小采样不均匀的影响;然后,利用径向线的邻域信息构造代价函数,进而构造相应径向线间的相似向量。最后,利用相似向量来进行径向线匹配,从而完成3维人脸识别。结果在FRGC v2.0数据库上进行不同局部特征识别率的测试实验,选取的局部特征Rank-1识别率达到了95.2%,高于其他局部特征的识别率;在Bosphorus数据库上进行不同算法局部遮挡下的人脸识别实验,Rank-1识别率达到了最高的92.0%;进一步在Bosphorus数据库上进行不同算法的时间复杂度对比实验,耗费时间最短,为8.17 s。该算法在准确率和耗时方面均取得了最好的效果。结论基于径向线和局部特征的3维人脸方法能有效提取径向线周围的局部信息;局部特征的代价函数生成的相似向量有效减小了局部遮挡带来的影响。实验结果表明本文算法具有较高的精度和较短的耗时,同时对人脸的局部遮挡具有一定的鲁棒性。该算法适用于局部遮挡下的3维人脸识别,但是对于鼻尖部分被遮挡的人脸,无法进行识别。