人臉的三維姿態(tài)自動估計研究.pdf

1、本文研究了單人臉姿態(tài)自動估計的技術(shù)。由于在身份鑒別、人機(jī)交互、圖像檢索和視覺監(jiān)控等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用前景，人臉識別技術(shù)成為計算機(jī)視覺、模式識別等研究領(lǐng)域中一個很受關(guān)注的研究熱點(diǎn)。 人臉模式錯綜復(fù)雜，人臉識別特別容易受到人臉角度的干擾，所以在進(jìn)行識別前先自動計算出人臉的三維姿態(tài)，將會大大提高人臉識別的精度和速度?，F(xiàn)有的人臉三維姿態(tài)估計方法可大致分兩類，第一類是基于統(tǒng)計分類的方法，第二類就是基于幾何特征的方法；第一種方法對統(tǒng)計樣本要

2、求很高，而第二種方法需要人工標(biāo)定人臉幾何特征點(diǎn)，這兩種方法都需要人臉的輔助信息，無法應(yīng)用到自動人臉識別系統(tǒng)中去。 本文分析了膚色分割常用的顏色空間和膚色模型，提出基于概率閾值法的自適應(yīng)膚色分析算法，此算法先將輸入圖象按照背景不同分為兩類，然后根據(jù)不同類別完成膚色分割，最后利用灰度特征濾波器去除分割區(qū)域的躁聲。第二步就是利用基于GA和Adaboost的多模板融合算法來實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域的精確定位，主要是先用boost-filtering

3、算法來提取人臉特征點(diǎn)，然后在膚色分割限定的區(qū)域內(nèi)用GA搜索人臉區(qū)域，最后用Adaboost算法去掉誤檢區(qū)域，并用融合算法將區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展得到人臉檢測結(jié)果。第三步就是利用人臉檢測的結(jié)果，用基于“特征眼”的人眼定位算法和積分投影法來完成人臉特征點(diǎn)的精確定位。第四步就是根據(jù)小孔成像原理和人臉旋轉(zhuǎn)模型提出基于人臉特征點(diǎn)位置的三維姿態(tài)估計算法，此法是將人臉旋轉(zhuǎn)模型分解成繞X軸Y軸Z軸三個部份，然后分別利用人臉特征點(diǎn)之間的關(guān)系計算出三個旋轉(zhuǎn)角度。