人臉檢測與面部特征提取技術(shù)研究.pdf

1、近年來,以人臉面部為處理對象的研究已成為計算機圖形圖像處理技術(shù)中的一項熱門課題.對人臉面部的研究主要包括如下幾個方面:1)人臉檢測;2)人臉面部特征提取;3)人臉識別;4)三維人臉重建;5)人臉表情動畫.該文主要研究人臉檢測和面部特征提取技術(shù).該文首先利用顏色空間特性,對黃色人種中人臉膚色的聚類特性進行了探討,指出HSI和YCbCr顏色空間對膚色具有良好的聚類特性.然后,我們對人臉膚色在HSI和YCbCr顏色空間的分布規(guī)律進行了研究,建

2、立了適合于黃色人種人臉的膚色模型,提出了基于此膚色模型的人臉檢測算法.接著,我們對主動輪廓模型(Active contour model,又稱為Snake方法)進行了深入研究.我們把人臉五官的形狀特點、人臉五官位置規(guī)律巧妙地與Snake技術(shù)結(jié)合,提出了改進的自動Snake方法.Snake的改進包括如下三個方面:1)針對背景單一和背景復(fù)雜兩種情況,分別給出自動定位人臉面部特征的方法,從而實現(xiàn)了Snake起始位置的自動初始化;2)針對人臉膚

3、色的特點改造了Snake能量函數(shù)的圖像能量項,提高了算法的精度;3)基于人臉五官形狀特點,增加了一個新的能量項——形狀限定能量項,以此限定Snake變化時的形狀,避免Snake曲線誤收斂.該文對所提出的人臉面部特征檢測和特征提取算法進行了實驗仿真,對改進前后的Snake實驗結(jié)果進行了比較分析,并總結(jié)了該文算法的優(yōu)勢與特色.實驗結(jié)果表明:改進后的Snake算法有良好的收斂性,能有效地收斂到人臉面部五官形狀的位置上,從而可準(zhǔn)確提取人臉面部五