動(dòng)態(tài)人臉重建技術(shù)的研究.pdf

1、隨著攝像頭等視頻采集設(shè)備的普及，基于視頻的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別引起了人們的關(guān)注。動(dòng)態(tài)人臉重建的目的在于從視頻圖像序列中獲得利于識(shí)別的人臉圖像，是動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別過程中一項(xiàng)十分關(guān)鍵的技術(shù)。本文研究了動(dòng)態(tài)人臉重建的過程以及問題，主要工作有：
　　對(duì)于動(dòng)態(tài)人臉檢測，提出一種改進(jìn)的 CAMShift（ Continuously Adaptive Mean-SHIFT）人臉跟蹤算法。改進(jìn)之一是在CAMShift算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合對(duì)人臉區(qū)域的邊緣的跟蹤結(jié)

2、果，解決人臉跟蹤區(qū)域和實(shí)際人臉區(qū)域經(jīng)常不一致的問題。另一個(gè)改進(jìn)是結(jié)合人臉檢測和人臉跟蹤結(jié)果，提出一種模型的更新因子的計(jì)算方法，減少失敗的人臉跟蹤結(jié)果對(duì)模型更新的影響。實(shí)驗(yàn)表明，結(jié)合本文提出的人臉跟蹤算法的動(dòng)態(tài)人臉檢測算法能夠有效提高人臉檢測率。
　　對(duì)于人臉圖像質(zhì)量評(píng)估，提出一種結(jié)合人臉先驗(yàn)知識(shí)的基于顯著性的人臉圖像特征提取方法。該方法借鑒視覺注意力模型，結(jié)合人臉先驗(yàn)知識(shí)，采用顯著檢測來描述人臉顯著性。特征提取的結(jié)果符合人類視覺對(duì)

3、人臉圖像質(zhì)量的感受。
　　對(duì)于光照處理，提出一種基于雙標(biāo)準(zhǔn)圖的自適應(yīng)Gamma變換。為更好處理光照分布不均勻的人臉圖像，對(duì)人臉圖像進(jìn)行了分塊。分別使用人臉的左上部分和左下部分圖像作為標(biāo)準(zhǔn)圖，實(shí)現(xiàn)了一種優(yōu)化的自適應(yīng)Gamma變換。實(shí)驗(yàn)表明處理后的人臉圖像的識(shí)別率得到提高。
　　對(duì)于人臉姿態(tài)重建，提出一種基于ASM（Active Shape Models）的正面人臉合成算法。首先使用ASM對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征點(diǎn)定位。然后和標(biāo)準(zhǔn)的正