基于ASM的姿勢魯棒的人臉識別算法.pdf

1、人臉識別是指基于已知的人臉樣本庫，利用圖像處理和模式識別技術從靜態(tài)或動態(tài)場景中，識別或驗證一個或多個人臉。在許多人臉識別應用中，人臉圖像的成像條件是非理想的，即不能保證光照環(huán)境的一致性，也無法要求被拍攝對象的主動配合，因此光照、姿勢變化的人臉識別是目前的研究熱點。本文提出了一種針對姿勢變化條件下人臉識別系統(tǒng)的框架，具體如下： 1．對實驗室原有的級聯(lián)MR-ASM(Multi-resolution Active Shape Mode

2、l)算法進行了改進，提出改進方法，以紋理信息的歐氏距離為基礎，結合了級聯(lián)和最小值計算的策略來達到精確定位特征點的目的。 2．人臉正則化方法研究。將ASM定位結果映射到公共形狀控制參數(shù)空間，去除姿勢相關參數(shù)得到正面人臉模型，通過二維非線性映射實現(xiàn)人臉正則化；由兩幅圖像的ASM定位結果合成三維人臉模型，經過三維空間的線性變化得到正面人臉模型，通過紋理映射得到正則化人臉。 3．人臉特征提取方法的研究。對于正則化的人臉，利用兩種

3、方法提取特征，一種方法是利用MPEG7提供的本征臉得到映射向量作為識別的特征，另一種方法是提取人臉的LGT(local Gabor textons)特征，以加權LGT特征直方圖作為識別的特征向量。最后將提取的特征輸入到K近鄰分類器中，在CMU-PIE庫中驗證并對比了兩種特征的識別結果。 4．人臉識別演示系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。參照生物特征識別領域的一個接口標準：BioAPI設計實現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)，系統(tǒng)包括三部分：人臉檢測，特征點定位，分