人臉標記點跟蹤快速對齊算法及其樹莓派應(yīng)用.pdf

1、人臉標記點跟蹤的主要實現(xiàn)方式為通過從人臉圖像中獲取有效的人臉特征信息，從而利用得到的信息進一步進行身份鑒定或者表情識別，目前，獲取人臉特征信息的模型方法主要有主動輪廓線模型、變形模板模型和主動統(tǒng)計對象模型，主動表觀模型是主動統(tǒng)計模型中的一種，它是一種重要的特征提取模型算法。由于主動表觀模型具有較好的通用性和靈活性，它被廣泛應(yīng)用于人臉圖像處理領(lǐng)域，如人臉識別、人臉跟蹤與監(jiān)視以及表情分析等。
　　本文研究了一種基于主動表觀模型的人臉標

2、記點迭代對齊算法，首先，通過大量的實驗證明傳統(tǒng)的反向合成圖像對齊算法的精度與定位速度遠遠無法滿足實時的人臉圖像標記點定位處理，因此本文提出了快速同步反向合成圖像對齊算法，將主動表觀模型算法與快速同步反向合成圖像對齊算法進行結(jié)合，充分利用了主動表觀模型強大的建模能力和快速同步反向合成圖像對齊算法的算法的快速匹配效率，同時通過實驗獲取使主動表觀模型算法中迭代對齊結(jié)果相對最優(yōu)的訓(xùn)練樣本選擇數(shù)目與迭代處理的選擇次數(shù)，以達到快速的標記點匹配，進而

3、實現(xiàn)面部標記點的實時識別與跟蹤，實驗結(jié)果表明，該算法可以對視頻中運動的人臉進行比較精確的匹配和跟蹤。
　　最后基于ARM系統(tǒng)的樹莓派平臺上，在Linux GUI環(huán)境下開發(fā)了基于主動表觀模型的人臉視頻跟蹤軟件系統(tǒng)，該軟件系統(tǒng)平臺嵌入了快速同步反向合成圖像對齊算法圖像匹配算法，使用了獨立采集人臉圖像的樣本集，樣本圖像均從周圍人群中采集，該系統(tǒng)集成了標記點標定、主動表觀模型建模、主動表觀模型匹配、視頻跟蹤和匹配信息存儲等模塊，最終實現(xiàn)了