基于主動(dòng)形狀模型的人臉識(shí)別算法的研究.pdf

1、人臉識(shí)別就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)對(duì)人臉圖像的分析，提取我們所需要的一些特征信息，用來(lái)做身份識(shí)別或者目標(biāo)追蹤。它主要有三個(gè)步驟:人臉檢測(cè)、特征提取和人臉識(shí)別。人臉識(shí)別技術(shù)的魯棒性、高效性、準(zhǔn)確性是評(píng)價(jià)一種人臉識(shí)別技術(shù)是否優(yōu)秀實(shí)用的主要標(biāo)準(zhǔn)。
　　由Cooter等人提出的主動(dòng)形狀模型（Active Shape Models以下簡(jiǎn)寫(xiě)為ASM）在臉部特征定位上占據(jù)著極其重要的地位。這一模型利用全局形狀模型來(lái)匹配人臉初始形狀，再利用局部灰度

2、模型來(lái)調(diào)整特征點(diǎn)位置從而以較高的精度匹配輪廓邊緣。但是不足之處在于局部灰度模型利用的只是局部信息，如果初始形狀的位置偏移太大，或者邊緣有太多的干擾因素如圖像質(zhì)量、光照條件等因素，會(huì)導(dǎo)致局部匹配，影響最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。對(duì)此，本文主要對(duì)基于尺度不變特征變換(Scale-invariant Feature Transform以下簡(jiǎn)寫(xiě)為SIFT)的特征匹配算法做了深入研究，鑒于SIFT特征受光照、旋轉(zhuǎn)等干擾因素的影響極小的特性，同時(shí)在多尺度空間