基于嵌入式的人臉姿態(tài)預(yù)處理算法研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別作為一項(xiàng)關(guān)鍵的生物特征識(shí)別技術(shù)正受到越來(lái)越多的研究者的重視，當(dāng)前的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合的理想情況下，取得了令人滿意的結(jié)果，但是在姿態(tài)、光照、表情等因素引起的人臉外觀劇烈變化的情況下，識(shí)別性能急劇下降。本文主要針對(duì)人臉識(shí)別中的姿態(tài)問(wèn)題，提出了基于3DMM變形模板的人臉姿態(tài)估計(jì)方法。將基于主動(dòng)表觀模型（AAM）的精確的人臉特征點(diǎn)定位和離線訓(xùn)練的3DMM變形模板結(jié)合起來(lái)，使用POSIT姿態(tài)估計(jì)算法進(jìn)行由粗到精的姿態(tài)估計(jì)，取得了較好的

2、姿態(tài)估計(jì)結(jié)果，為接下來(lái)的人臉姿態(tài)校正提供了很好的基礎(chǔ)。
　　 本文的工作主要圍繞精確的人臉特征點(diǎn)定位和由粗到精的人臉姿態(tài)估計(jì)兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)，工作重點(diǎn)為算法研究和工程實(shí)現(xiàn)。論文首先簡(jiǎn)單介紹了本文系統(tǒng)的整體框架，接著對(duì)基于主動(dòng)表觀模型（AAM）的人臉特征點(diǎn)定位和基于3DMM變形模板的姿態(tài)估計(jì)的基本理論和具體流程作了詳細(xì)的探討，并重點(diǎn)討論了兩項(xiàng)技術(shù)的核心模塊，包括混合表觀模型的建立方法和如何利用混合表觀模型進(jìn)行人臉特征點(diǎn)的搜索算法，

3、基于3DMM變形模板的POSIT姿態(tài)估計(jì)算法等。通過(guò)深入比較分析現(xiàn)有算法并結(jié)合MATLAB仿真結(jié)果，針對(duì)本文系統(tǒng)的特點(diǎn)提出了合理有效的解決方案，包括基于EigenTransform變換的人臉姿態(tài)精確估計(jì)和基于線性優(yōu)化的人臉姿態(tài)估計(jì)算法等。
　　 最后，本文詳細(xì)介紹了基于雙核異構(gòu)處理器TMS320DM6446嵌入式平臺(tái)的人臉識(shí)別系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)軟件環(huán)境，深入闡述了人臉姿態(tài)預(yù)處理算法的移植和優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明:基于線性優(yōu)化的人