基于幾何特征的人臉圖像分析方法研究.pdf

1、人臉分析在許多視覺應(yīng)用中都扮演了十分重要的角色，例如認(rèn)證、監(jiān)控和娛樂。一般來說有人臉分析任務(wù)分為兩大類不同的問題。其中一大類是學(xué)習(xí)一個(gè)目標(biāo)人臉和源人臉之間的對應(yīng)關(guān)系。在上世紀(jì)90年代的早期工作中，絕大多數(shù)的工作都關(guān)注于如何通過估計(jì)一個(gè)面部特征點(diǎn)的幾何變換來表示這個(gè)對應(yīng)關(guān)系。然而在過去的幾年里，越來越多的工作選擇通過學(xué)習(xí)一個(gè)紋理回歸來表示對應(yīng)關(guān)系。這種在受控環(huán)境中對人臉圖像進(jìn)行回歸的方法，確實(shí)成功地實(shí)現(xiàn)了對紋理的變化的處理。但是基于紋理的

2、方法的性能受制于其所采用的數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量及數(shù)量。另外一大類問題是將一個(gè)人臉分析任務(wù)看作是一個(gè)特殊的圖像變形問題，也就是將一張圖像上的對象從源對象幾何變形到目標(biāo)對象上的問題。然而，當(dāng)被處理的物體包含復(fù)雜的嵌套圖形時(shí)，前人的工作都不能很好地處理形狀一致性的問題，例如重心坐標(biāo)、函數(shù)映射等方法。
　　在本文中，針對這兩大類問題分別提出了兩種不同的算法來解決人臉分析問題。第一種方法是幾何相關(guān)性特征點(diǎn)回歸（GCLR）。該算法是一種用來刻畫對應(yīng)關(guān)

3、系的新的回歸框架。該框架同時(shí)繼承了基于紋理的和基于幾何的兩種回歸方法的優(yōu)點(diǎn)，又克服了它們的缺點(diǎn)。該方法首先建立了一個(gè)從特征點(diǎn)到特征點(diǎn)的回歸來估計(jì)人臉圖像的幾何信息。之后，該方法通過將0范數(shù)非負(fù)約束引入到回歸框架中，利用測試圖像和形狀字典之間的幾何相關(guān)性顯著提升了回歸的性能。同時(shí)，本文也在多個(gè)有挑戰(zhàn)性的人臉數(shù)據(jù)庫上驗(yàn)證了GCLR的性能。
　　第二種方法是一種基于特征簽名的人臉分析方法。特征簽名是利用共形焊接理論將一個(gè)2D形狀（平面曲