基于主動表觀模型的研究與改進(jìn).pdf

1、圖像目標(biāo)識別是圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一，在軍用、商用、民用等諸多場合均有廣泛的應(yīng)用前景。而圖像中目標(biāo)物體的定位及圖像特征的提取是計(jì)算機(jī)視覺中一項(xiàng)重要的工作，對后續(xù)的圖像分析及圖像處理有著重要的作用。在各種圖像定位方法中，主動表觀模型(Active Appearance Model，簡稱AAM)是一種準(zhǔn)確而又高效的建模方法。這種建模方法在1998年由卡耐基梅隆大學(xué)的F.T.Cootes等人提出并被成功地運(yùn)用于人臉特征點(diǎn)定位。

2、由于具有擴(kuò)展性好、處理速度快和特征點(diǎn)定位準(zhǔn)確等優(yōu)勢，因此被視為人臉特征點(diǎn)定位方法中突出的代表，在人臉圖像處理尤其是特征點(diǎn)定位方面得到了廣泛的應(yīng)用。本文介紹了AAM建模及擬合的過程，并針對AAM建模過程中的圖像信息損失的現(xiàn)象，提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法，最后將AAM應(yīng)用于人臉姿態(tài)估計(jì)的工作中。
　　 首先，本文跟蹤研究了AAM的擬合定位算法。該算法將AAM與反向組合的Lucas-Kanade算法相結(jié)合，一方面通過提前計(jì)算擬合中部分參量，

3、進(jìn)而減少了算法迭代過程中的計(jì)算量;另一方面，有效地利用AAM的建模能力和L-K算法的快速擬合，從而實(shí)現(xiàn)人臉特征點(diǎn)的定位與人臉的識別。通過實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，該算法可以對圖像中的人臉進(jìn)行比較精確的定位。
　　 其次，從保留圖像信息的角度考慮，本文提出并驗(yàn)證了一種基于核方法的AAM擬合算法。該算法將模式識別中的核方法加入AAM建模過程，使得在對形狀和紋理降維時(shí)，依然可以保留原有圖像的高維信息。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，基于核方法的AAM擬合算法可以更