姿態(tài)變化下的ASM人臉特征定位方法研究.pdf

1、人臉特征定位是面部信息感知的關鍵，它的研究在人機交互和可視化操作等方面有著重要的作用。人臉特征定位就是利用計算機在輸入的待搜索圖像中通過特定的算法自動搜索出人的面部關鍵特征的位置，即人的五官的位置，并對五官及人臉的整體形狀進行描述。人臉特征定位是人臉識別的一個重要過程，而且在其它人臉分析過程中也有著重要的作用，使其成為計算機視覺和圖像處理等領域的研究熱點。
　　 人臉特征定位的方法種類繁多，比較流行的是基于主動形狀模型(ASM)

2、的方法。主動形狀模型是一種基于模型的方法，它通過訓練建立起先驗的形狀統(tǒng)計模型和局部紋理模型，然后利用這些先驗模型搜索出期望的結果。主動形狀模型與其它方法相比，無論是效率還是準確性都有一定的優(yōu)勢，具有較高的可靠性。但是，當人臉有姿態(tài)變化、光照變化、胡子或眼鏡遮擋的時候，主動形狀模型的定位效果也會有所降低。
　　 本文主要針對有姿態(tài)變化的人臉特征定位問題進行研究，通過對經典的主動形狀模型的標定特征點、建立形狀模型、建立灰度模型等幾個

3、過程進行詳細分析，總結出主動形狀模型存在的一些不足，并提出一些改進措施。首先，提出在搜索過程中增加旋轉因子R對人臉的形狀參數b進行初始化，使得當人臉有姿態(tài)變化時，能自動調整人臉形狀偏轉的方向，縮小初始圖像與目標圖像的距離。然后，融合局部二值模式(LBP)算子建立起局部灰度模型，由傳統(tǒng)的統(tǒng)計一維的紋理信息改為統(tǒng)計特征點周圍的二維紋理信息，這樣能提取更多有用的紋理信息，提高定位精度。最后，將改進的LBP算子——動態(tài)閾值LBP算子融合到主動形