基于ASM-AAM的人臉面部特征點(diǎn)定位研究.pdf_第1頁(yè)
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1、進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來(lái),人臉識(shí)別技術(shù)得到了相關(guān)部門(mén)研究人員的高度重視,取得了快速的發(fā)展,自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了局部應(yīng)用的形勢(shì)。但是,復(fù)雜條件下的完全成熟的自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)還有待進(jìn)一步的深入研究,需要我們解決諸如光照、表情、姿態(tài)和遮擋等條件下的識(shí)別問(wèn)題,在這種復(fù)雜條件下的人臉面部特征點(diǎn)定位是人臉識(shí)別研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題。據(jù)此,本文重點(diǎn)研究了以下兩個(gè)方面:
   1.在研究了Hough變換原理、傳統(tǒng)Hough變換圓檢測(cè)的人

2、眼精確定位的基礎(chǔ)上,利用圓的幾何性質(zhì),改進(jìn)了Hough變換圓檢測(cè)的算法;并利用人臉圖像積分投影的特點(diǎn)和改進(jìn)的Hough變換圓檢測(cè)原理進(jìn)行了人臉圖像的人眼精確定位。實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的Hough變換圓檢測(cè)算法,在保持定位精度不變的前提下,較傳統(tǒng)Hough變換圓檢測(cè)的人眼精確定位方法,在速度上有了很大的提高。
   2.主動(dòng)形狀模型和主動(dòng)表觀模型是人臉建模的重要方法之一,在研究了其傳統(tǒng)理論和相關(guān)發(fā)展后,改進(jìn)了ASM/AAM算法的搜索策略。

3、在改進(jìn)的算法中,首先利用改進(jìn)的Hough變換圓檢測(cè)算法進(jìn)行人眼的精確定位,計(jì)算出瞳孔的精確位置。然后,根據(jù)瞳孔位置計(jì)算模型的初始位置,從而提高了模型位置初始化的精度。另外,為了避免搜索結(jié)果出現(xiàn)非正常的人臉,論文在算法中根據(jù)瞳孔的精確位置進(jìn)行了眼部特征點(diǎn)的位置矯正;又利用訓(xùn)練集合中的人臉圖像樣本形成形狀參數(shù)向量空間,作為參數(shù)約束范圍,在人臉特征點(diǎn)搜索過(guò)程中引入人臉形狀的參數(shù)約束。實(shí)驗(yàn)表明,上述搜索策略的改進(jìn)提高了傳統(tǒng)ASM/AAM算法的定

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