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《人臉關(guān)鍵特征點(diǎn)定位研究及應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文人臉關(guān)鍵特征點(diǎn)定位研究及應(yīng)用姓名：孫成志申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師：解梅20090601摘要人臉面部的關(guān)鍵特征點(diǎn)定位既是人臉識(shí)別研究領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，也是圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)基本問(wèn)題。人臉特征點(diǎn)定位是基于人臉檢測(cè)，目的是通過(guò)定位的人臉關(guān)鍵特征點(diǎn)來(lái)確定眼睛和嘴巴等主要器官的形狀信息。目前最好的自動(dòng)人臉識(shí)別(AFR)系統(tǒng)雖然在理想情況下能夠取得比較好的識(shí)別性能，但是實(shí)用的AFR應(yīng)用系統(tǒng)還需要進(jìn)一步研究解決大量的關(guān)鍵問(wèn)題，尤其是需要研究作為識(shí)別必要前提條件的人臉面部的關(guān)鍵特征點(diǎn)的精確定位問(wèn)題。主動(dòng)形狀模型(AS
2、M)是目前人臉面部關(guān)鍵特征點(diǎn)精確定位的主流方法之一。ASM是一種基于點(diǎn)分布模型(PointDistributionModel，PDM)的算法。在PDM中，外形相似的特定類別物體的形狀通過(guò)若干關(guān)鍵的特征點(diǎn)(L鋤dmarks)的坐標(biāo)串接成原始形狀向量。對(duì)訓(xùn)練集中的所有形狀向量進(jìn)行對(duì)齊操作后，對(duì)他們進(jìn)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(shí)首先通過(guò)局部紋理模型匹配得到各個(gè)特征點(diǎn)的更佳的位置，經(jīng)過(guò)相似變換對(duì)齊后，通過(guò)統(tǒng)計(jì)形狀模型對(duì)其進(jìn)行約束，而后再進(jìn)行局部紋理模型的匹配，形成一個(gè)迭代過(guò)程，以期形狀模型最終匹配到
3、輸入的形狀模式上去。本論文對(duì)經(jīng)典的主動(dòng)形狀模型方法進(jìn)行了深入的研究，并在此基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行了創(chuàng)新性的改進(jìn)，使得人臉特征點(diǎn)定位更加地準(zhǔn)確。論文的主要工作如下：1)系統(tǒng)的綜述了生物特征識(shí)別技術(shù)和人臉特征點(diǎn)定位的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀。總結(jié)了目前比較流行的人臉特征點(diǎn)定位方法，并分析和比較了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。2)詳細(xì)介紹了經(jīng)典的主動(dòng)形狀模型算法。主動(dòng)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(biāo)搜索。3)介紹了小波變換的一些理論知識(shí)，‰小波的性質(zhì)，并且介紹了Gabor相似性度量的方法。4)詳細(xì)講述了我們對(duì)經(jīng)典主動(dòng)形狀模型的四點(diǎn)改進(jìn)：邊緣約束局部紋理模
4、型、多分辨率搜索策略、在局部引入Qlbor特征、形狀模型在目標(biāo)圖像中的初始化。5)將‰r小波和ASM相結(jié)合。在目標(biāo)點(diǎn)的搜索過(guò)程中引入了特征點(diǎn)處的‰r特征使得目標(biāo)點(diǎn)的搜尋結(jié)果更加精確。摘要用。6)簡(jiǎn)述了改進(jìn)后的ASM算法在人臉三維重建中的應(yīng)用和在人臉識(shí)別中的應(yīng)關(guān)鍵詞：人臉特征點(diǎn)定位、主動(dòng)形狀模型、Gabor小波、主成分分析、三維重建ABSTRACTFaucialfeaturepoint10cationisoneoftlle劬damentalaIldcmcialproblemsmtllefieldoffaciaJreco咖tion，comp懈Visionand黟a
5、pllics．naimstolocatenlefacialfeaturepointsand也eshapeiⅢ．onnationofeyes，mouthandsoonbaLsed0n也efkiaJdetect．Thestate—of二artAFRSyStemc齟pe響mlidemification鋤cces咖llyunderwell-corl廿olledenv砷功【Ilent．HoweVer’eVal刪ionresultsandpracticalexperiencehaVeshownmatAFRtecllIl0109iesareclIn．entlyf．盯丘。om
6、ma_ture．Agreatn哪berofchallengesaretobesolVedbeforeonecall硫plememambustpmCtical削訊印plication，especiallymeaccuratefk瑚featurelocationproblem，WmchismepreconditionoffIacialrecogIlition．A嘶veShapeModel(ASM)isoneofmepopularme廿10dsiIlf配ialfeaturepointIocation．ASMisb弱ed0nPDM(PointDistribmionMo
7、del)．IIlPDM，tlleoriginalsh印evectorsofobjectst11atsiIIlilariIlshapearec咖posedofLandIll破scoordiIla：ces．We觚tali扣me砌Ilings％andt11enpe面肋PCA(P血ci刪ComponentA船】ySis)t0modeltllesh印evariation．Wef打StgetⅡlebestlocationofLaIldm破suSingLocmTextureModelmlringASMsearckandtllen硼uStmesh印epar鋤etersacco
8、rdingt0仕1ere確ctiono
