人臉特征點(diǎn)定位研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步和人們安全意識(shí)的提高，對(duì)快速有效的身份鑒別的實(shí)際需求日益迫切。人臉相比其他人體生物特征具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，因此自動(dòng)人臉識(shí)別成為身份鑒別的研究熱點(diǎn)，有著廣泛的應(yīng)用前景。一個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)一般包括：人臉檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)特征定位、識(shí)別等步驟。影響自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)真正實(shí)用化的主要因素有：姿態(tài)問(wèn)題、光照問(wèn)題、表情問(wèn)題等。特征點(diǎn)精確定位是解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵。本論文對(duì)于人臉識(shí)別中的人臉特征點(diǎn)定位、人臉特征點(diǎn)跟蹤以及相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行了深

2、入研究，并在此基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了創(chuàng)新性的改進(jìn)。論文的主要工作如下： 1）系統(tǒng)的綜述了人臉特征點(diǎn)定位的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀。詳細(xì)總結(jié)了基于灰度信息、基于先驗(yàn)規(guī)則、基于幾何形狀、基于統(tǒng)計(jì)、基于小波和小波包等人臉特征點(diǎn)定位方法，并分析和比較各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。 2）對(duì)人臉特殊器官的定位進(jìn)行了研究。首先介紹了霍夫變換法、變形模板法、邊緣特征分析法、對(duì)稱變換法和基于彩色圖像色度經(jīng)驗(yàn)公式法等定位眼睛的方法。然后研究了通過(guò)聚類定位嘴巴

3、的方法。 3）介紹了基于模型的兩種經(jīng)典的特征點(diǎn)定位算法：主動(dòng)形狀模型（ASM）和主動(dòng)外觀模型（AAM）。并在本文的實(shí)驗(yàn)中構(gòu)造了主動(dòng)形狀模型和主動(dòng)表觀模型，通過(guò)理論地分析和實(shí)驗(yàn)對(duì)ASM和AAM算法進(jìn)行比較，提出改進(jìn)方案。 4）具體地對(duì)主動(dòng)形狀模型（ASM）算法進(jìn)行了創(chuàng)新性地改進(jìn)，提出了一種在彩色圖像中結(jié)合膚色概率信息的改進(jìn)ASM 算法，并進(jìn)一步提出了基于人臉特征點(diǎn)Gabor 小波特征分類的特征點(diǎn)搜索方法，對(duì)改進(jìn)ASM的結(jié)果

4、進(jìn)行精確校正，達(dá)到魯棒精確地定位特征點(diǎn)的目的。 5）對(duì)光流分析算法進(jìn)行了研究，并將該算法應(yīng)用于人臉圖像序列的特征點(diǎn)的跟蹤，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。 6）本文對(duì)基于特征點(diǎn)跟蹤的唇形識(shí)別進(jìn)行了探索性研究，提出了一種特征點(diǎn)位置和運(yùn)動(dòng)特征提取的方法，并介紹了基于子空間學(xué)習(xí)的幾種經(jīng)典的特征降維方法：主元分析法(PCA)、線性判別分析(LDA)、基于流形學(xué)習(xí)的降維(LPP)、辨別共同向量(DCV)。 最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)這幾種降