基于改進(jìn)的ASM方法的人臉特征點(diǎn)檢測.pdf

1、　　人臉特征點(diǎn)的檢測是人臉識別、表情分析等數(shù)字人臉技術(shù)的重要基礎(chǔ)，是提高人臉識別、人臉分析與跟蹤性能的重要前奏和關(guān)鍵問題.人臉特征點(diǎn)檢測技術(shù)發(fā)展至今，在姿勢、光照、表情變化、面部飾物等影響下的魯棒性能和準(zhǔn)確性的提高仍然是這一技術(shù)研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn).　　本文的主要工作是對活動(dòng)形狀模型方法(ASM)做了改進(jìn)，并將其應(yīng)用到人臉特征點(diǎn)檢測技術(shù)上，取得了很好的檢測效果.本文主要有以下三個(gè)方面的創(chuàng)新點(diǎn)：　　1.本文針對MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)中中性臉模型

2、的定義，把MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)中所定義的人臉上的84個(gè)特征點(diǎn)按照檢測難易程度分為四類.　　2.本文采取了整體形狀與局部形狀互動(dòng)、用整體形狀模型的特征子空間來約束局部形狀點(diǎn)的移動(dòng)的方法來檢測人臉的特征點(diǎn)，有效避免了因眼睛檢測不準(zhǔn)確而影響到鼻子和嘴巴等部位特征點(diǎn)檢測的準(zhǔn)確性的缺點(diǎn).　　3.本文除了按照傳統(tǒng)的ASM方法提取了圖像的灰度特征外，又提取了圖像的基于灰度共生矩陣的熵紋理特征，更加準(zhǔn)確地定位了待檢測圖像中特征部位的形狀.　　本文所提