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1、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)鍵問題,也是圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)基本問題。人臉特征點(diǎn)定位是基于人臉檢測(cè),目的是通過定位的人臉關(guān)鍵特征點(diǎn)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(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(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(guān)鍵的特征點(diǎn)(Landmarks)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)首先通過局部紋理模型匹配得到各個(gè)特征點(diǎn)的
3、更佳的位置,經(jīng)過相似變換對(duì)齊后,通過統(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(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)。
4、 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),Gabor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型、多分辨率搜索策略、在局部引入Gabor特征、形狀模型在目標(biāo)圖像中的初始化。 5)將Gabor小波和ASM相結(jié)合。在目標(biāo)點(diǎn)的
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