基于平均合成精確濾波器和圖結(jié)構(gòu)模型的人臉特征點(diǎn)定位研究.pdf

1、面部特征點(diǎn)定位作為人臉研究分析中的重要前提，為后續(xù)人臉研究提供了相應(yīng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，可以廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、表情識(shí)別及疲勞駕駛等領(lǐng)域。近年來，隨著人們安全意識(shí)的提高，人臉識(shí)別技術(shù)在社會(huì)安全及監(jiān)控系統(tǒng)等方面有著越來越廣泛的應(yīng)用，而特征點(diǎn)定位作為人臉識(shí)別中最重要的組成部分，自然也越來越受到重視。國(guó)內(nèi)外研究人員已經(jīng)提出了多種面部特征點(diǎn)定位的方法，本文將其分為針對(duì)單個(gè)人臉器官的局部特征點(diǎn)定位方法及針對(duì)全臉或多個(gè)面部器官的全局特征點(diǎn)定位方法。

2、　　常見的局部特征點(diǎn)定位方法包括霍夫變換法、積分投影曲線及平均合成精確濾波器(Average of Synthetic Exact Filters，ASEF)方法等，其基本思想為利用各人臉器官的先驗(yàn)知識(shí)一次定位單個(gè)器官。其中平均合成精確濾波器在雙眼定位中表現(xiàn)出了很好的定位結(jié)果。但是當(dāng)對(duì)該方法進(jìn)行擴(kuò)展，對(duì)多個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行定位時(shí)，由于沒有考慮各特征點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系，定位精度明顯下降。常見的全局特征點(diǎn)定位方法包括主動(dòng)外觀模型(Active

3、Appearance Model，AAM)、主動(dòng)形狀模型(Active Shape Model，ASM)以及圖結(jié)構(gòu)模型(Pictorial Structures Model)等，特點(diǎn)為一次可以定位到全臉或多個(gè)感興趣的器官位置。其中Pictorial Structures作為一種基于模型的方法，充分的考慮到了各特征點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系，但該方法在提取各特征器官的外觀特征時(shí)采用的方法不夠精確，導(dǎo)致最終的定位結(jié)果不夠理想。
　　本文在充

4、分分析研究局部和全局特征點(diǎn)定位方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，研究了一種能夠綜合局部和全局定位方法優(yōu)點(diǎn)的方法。論文的主要工作如下:
　　1)系統(tǒng)的闡述了人臉特征點(diǎn)定位的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并將一些相對(duì)比較成熟的技術(shù)分為五類進(jìn)行歸納總結(jié):基于灰度信息的方法;基于幾何形狀的方法;基于先驗(yàn)規(guī)則的方法;基于統(tǒng)計(jì)模型的方法及基于小波的方法。
　　2)對(duì)單個(gè)人臉器官的定位方法進(jìn)行了研究。如進(jìn)行雙眼定位的霍夫變換法、邊緣特征分析法及ASEF方法，進(jìn)行鼻子

5、定位的子類判別分析法以及針對(duì)嘴巴定位的方法等。
　　3)詳細(xì)的介紹了基于模型的人臉特征點(diǎn)定位方法:Pictorial Structures方法和ASM方法。
　　4)具體的研究了基于ASEF和Pictorial Structures模型方法的改進(jìn)算法，一種是針對(duì)ASEF算法中參數(shù)σ對(duì)定位結(jié)果的影響提出的結(jié)合模擬退火技術(shù)的特征點(diǎn)定位算法。另一種改進(jìn)方案為結(jié)合ASEF和Pictorial Structures模型的特征點(diǎn)定位方法