基于主動形狀模型的人臉識別算法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別就是利用計算機技術，通過對人臉圖像的分析，提取我們所需要的一些特征信息，用來做身份識別或者目標追蹤。它主要有三個步驟:人臉檢測、特征提取和人臉識別。人臉識別技術的魯棒性、高效性、準確性是評價一種人臉識別技術是否優(yōu)秀實用的主要標準。
　　由Cooter等人提出的主動形狀模型（Active Shape Models以下簡寫為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匹配人臉初始形狀，再利用局部灰度

2、模型來調整特征點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量、光照條件等因素，會導致局部匹配，影響最終結果的準確性。對此，本文主要對基于尺度不變特征變換(Scale-invariant Feature Transform以下簡寫為SIFT)的特征匹配算法做了深入研究，鑒于SIFT特征受光照、旋轉等干擾因素的影響極小的特性，同時在多尺度空間

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