人臉關鍵特征點定位研究及應用.pdf

1、人臉面部的關鍵特征點定位既是人臉識別研究領域中的一個關鍵問題，也是圖形學和計算機視覺領域的一個基本問題。人臉特征點定位是基于人臉檢測，目的是通過定位的人臉關鍵特征點來確定眼睛和嘴巴等主要器官的形狀信息。目前最好的自動人臉識別(AFR)系統(tǒng)雖然在理想情況下能夠取得比較好的識別性能，但是實用的AFR應用系統(tǒng)還需要進一步研究解決大量的關鍵問題，尤其是需要研究作為識別必要前提條件的人臉面部的關鍵特征點的精確定位問題。 主動形狀模型(AS

2、M)是目前人臉面部關鍵特征點精確定位的主流方法之一。ASM是一種基于點分布模型(Point Distribution Model，PDM)的算法。在PDM中，外形相似的特定類別物體的形狀通過若干關鍵的特征點(Landmarks)的坐標串接成原始形狀向量。對訓練集中的所有形狀向量進行對齊操作后，對他們進行PCA分析建模，保留的主成分形成最終的形狀模型，形狀模型的參數(shù)反映了形狀的主要可變化模式。搜索時首先通過局部紋理模型匹配得到各個特征點的

3、更佳的位置，經(jīng)過相似變換對齊后，通過統(tǒng)計形狀模型對其進行約束，而后再進行局部紋理模型的匹配，形成一個迭代過程，以期形狀模型最終匹配到輸入的形狀模式上去。本論文對經(jīng)典的主動形狀模型方法進行了深入的研究，并在此基礎上對其進行了創(chuàng)新性的改進，使得人臉特征點定位更加地準確。論文的主要工作如下： 1)系統(tǒng)的綜述了生物特征識別技術和人臉特征點定位的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀。總結了目前比較流行的人臉特征點定位方法，并分析和比較了各種方法的優(yōu)缺點。

4、 2)詳細介紹了經(jīng)典的主動形狀模型算法。主動形狀模型主要包括形狀模型的建立和局部紋理模型的建立，以及基于模型的目標搜索。 3)介紹了小波變換的一些理論知識，Gabor小波的性質，并且介紹了Gabor相似性度量的方法。 4)詳細講述了我們對經(jīng)典主動形狀模型的四點改進：邊緣約束局部紋理模型、多分辨率搜索策略、在局部引入Gabor特征、形狀模型在目標圖像中的初始化。 5)將Gabor小波和ASM相結合。在目標點的