人臉檢測(cè)及特征點(diǎn)定位技術(shù)研究.pdf

1、生物特征識(shí)別技術(shù)發(fā)展前景廣闊，尤其是隨著移動(dòng)通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，信息安全、網(wǎng)絡(luò)電子交易、刑偵保密等領(lǐng)域急切需要更加安全、快捷的信息檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)。非接觸式身份驗(yàn)證與識(shí)別技術(shù)以其個(gè)體的普遍性、唯一性、穩(wěn)定可靠性等優(yōu)點(diǎn)，受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注和深入研究。人臉識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別技術(shù)中最活躍的研究領(lǐng)域之一，其中人臉檢測(cè)和特征點(diǎn)定位是最為關(guān)鍵的步驟，人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確度和特征點(diǎn)定位的精度直接影響到后續(xù)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度。
　　本文主要研

2、究基于膚色的人臉檢測(cè)和基于自適應(yīng)相關(guān)濾波器的人臉特征點(diǎn)眼睛和嘴巴的定位，在人臉檢測(cè)和特征點(diǎn)定位中分別提出改進(jìn)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析和對(duì)比可知，基于膚色的人臉檢測(cè)中加入Gabor紋理特征分析，可以有效的降低誤檢率，提高人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確度;人臉特征點(diǎn)眼睛的定位中提出改進(jìn)自適應(yīng)相關(guān)濾波算法，不僅可以提高定位精度和誤差穩(wěn)定性，還對(duì)人臉小角度偏轉(zhuǎn)、戴眼鏡、表情變化等特征有較好的適應(yīng)性;在人臉特征點(diǎn)嘴巴的定位中采用二維Gabor小波變換提取人臉特征點(diǎn)，再

3、結(jié)合已經(jīng)定位出的左右眼睛的位置及人臉五官比例的先驗(yàn)知識(shí)，最終得到嘴巴的準(zhǔn)確位置。主要完成的工作概括如下:
　　1.人臉檢測(cè)中為了降低背景信息中與皮膚顏色接近但是紋理粗糙的非皮膚區(qū)域被誤檢的可能，我們首先把經(jīng)過(guò)“參考白”光照補(bǔ)償后的圖像經(jīng)過(guò)Gabor濾波，突出輪廓和紋理特征，該圖像保留了原始皮膚區(qū)域和紋理光滑區(qū)域，而將原始圖像中接近膚色但是紋理粗糙的區(qū)域變成紋理更加突出的二值圖像，這樣就可以降低非膚色被誤檢為人臉區(qū)域的可能，提高膚色

4、檢測(cè)的準(zhǔn)確度;然后在YCbCr顏色空間建立簡(jiǎn)單膚色模型，得到膚色分割的圖像;再用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理得到最終的人臉區(qū)域。
　　2.針對(duì)傳統(tǒng)人眼定位方法定位精度低、誤差穩(wěn)定性差的問(wèn)題，提出將自適應(yīng)相關(guān)濾波器與灰度積分投影法相結(jié)合，在訓(xùn)練和測(cè)試階段做了兩點(diǎn)改進(jìn)。首先對(duì)訓(xùn)練得到的自適應(yīng)相關(guān)濾波器，在[-0.2，-0.1，0，0.1，0.2]角度范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)得到5個(gè)濾波器，選擇灰度最大值對(duì)應(yīng)的位置作為初始定位點(diǎn)，然后在該定位點(diǎn)的5×5鄰域內(nèi)，水平

5、和垂直方向分別做灰度積分投影，最后選擇積分最小值的位置作為最終的目標(biāo)定位點(diǎn)。與平均合成精確濾波器、最小輸出平方誤差和濾波器、自適應(yīng)合成相關(guān)濾波器算法相比，改進(jìn)算法的定位精度最大提高2.9％，平均絕對(duì)誤差和標(biāo)準(zhǔn)差均低于原始算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的改進(jìn)算法在定位精度和穩(wěn)定性上均優(yōu)于原始算法。
　　3.為了提高人臉特征點(diǎn)嘴巴定位的速度，我們以改進(jìn)自適應(yīng)相關(guān)濾波器算法定位得到的左右眼睛的位置為參考，根據(jù)二維Gabor小波變換對(duì)人臉特征點(diǎn)