基于Android平臺的人臉特征點定位算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)生了重大的改變，隨著Android平臺的出現(xiàn)人們也越來越習(xí)慣于通過智能手機等移動終端來體驗和分享網(wǎng)上的各種應(yīng)用。人臉特征點定位技術(shù)作為人臉定位和人臉識別等后續(xù)研究工作的關(guān)鍵性技術(shù)在當今生活中有著非常重要的應(yīng)用需求，但目前基于傳統(tǒng)的PC或者服務(wù)器平臺的人臉特征點定位相關(guān)的應(yīng)用已經(jīng)無法滿足人們對于便攜性和移動性的要求，因此基于Android平臺的人臉特征點定位算法的研究和相關(guān)軟件系統(tǒng)的開發(fā)就顯得很有必要。
　　本文首

2、先對人臉特征點定位技術(shù)的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀作了闡述，對常用的人臉定位方法作了分類和比較，并簡要介紹了Android平臺的基本結(jié)構(gòu)和特點。其次，對人臉特征點定位過程中的各個關(guān)鍵步驟展開了深入的研究。文中在對人臉膚色分割處理的研究中發(fā)現(xiàn)，若直接采用最佳經(jīng)驗閾值針對不同的圖片進行膚色分割得到的結(jié)果的準確性差別較大，對此本文提出了采用一種自適應(yīng)動態(tài)確定最佳閾值的方法來計算最佳膚色分割閾值，再對人臉圖像進行膚色分割處理，實驗結(jié)果表明運用該方法能夠

3、得到比較精確的膚色分割的處理結(jié)果;接著，對人臉特征點邊緣檢測的研究過程中發(fā)現(xiàn)運用傳統(tǒng)的邊緣檢測算法對人臉圖像進行處理的結(jié)果圖像中可能會存在大量干擾噪聲點，這些干擾點對后續(xù)的特征點的定位會造成不必要的影響，因此本文提出了一種改進的人臉特征點邊緣檢測算法，該算法先對人臉圖像作精確的二值化處理，接著對處理后的圖像采用LoG邊緣檢測算子作模板運算，實驗結(jié)果證明該算法具有精確度高、處理速度快和穩(wěn)定性高的特點。最后，對人臉特征點定位系統(tǒng)進行了整體設(shè)