基于ASM的人臉面部關(guān)鍵特征點定位算法研究.pdf

1、人臉面部的關(guān)鍵特征點定位既是人臉識別研究領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵問題，也是計算機視覺和圖形學(xué)領(lǐng)域的一個基本問題。在人臉檢測的基礎(chǔ)上，面部關(guān)鍵的特征點定位試圖定位人臉面部主要特征點的位置以及眼睛和嘴巴等主要器官的形狀信息。目前最好的自動人臉識別(AFR)系統(tǒng)在理想情況下已經(jīng)能夠取得可以接受的識別性能。但測試和實踐經(jīng)驗表明：非理想條件下的人臉識別技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，要開發(fā)出真正魯棒、實用的AFR應(yīng)用系統(tǒng)還需要進一步研究解決大量的關(guān)鍵問題，尤其是需要研究

2、作為識別必要前提條件的人臉面部的關(guān)鍵特征點的精確定位問題。本文重點討論了基于主動形狀模型的人臉面部的關(guān)鍵特征點定位算法。 首先研究了點分布模型，并在訓(xùn)練樣本對齊、形狀變換建模和基數(shù)目的選擇三方面分別展開討論，然后詳細(xì)描述了主動形狀模型算法的整個搜索過程和多分辨率框架，并討論了相關(guān)工作。為了提高主動形狀模型（ASM）算法的性能，提出了改進的ASM算法：在人臉區(qū)域檢測的基礎(chǔ)上首先精確定位出虹膜的位置并計算出平均形狀模型初始化所需要的

3、相關(guān)參數(shù)；采用基于整臉的全局形狀模型和基于人臉面部的各個顯著特征區(qū)域成分形狀模型相結(jié)合的多模型ASM分次搜索的優(yōu)化方法，并加入人臉面部的相似性構(gòu)形辦法對特征點的總體定位結(jié)果進行總體優(yōu)化；在主動形狀模型算法的特征擴展方面根據(jù)為特征點局部灰度建模時所采用的信息特征不同分為兩種：采用Log-Gabor小波子系數(shù)特征完全代替灰度信息對每個特征點周圍紋理信息進行描述并建立紋理模型；將特征點的局部灰度信息和其特定方向上的Log-Gabor小波子系數(shù)