人臉跟蹤與識(shí)別方法的分析與研究.pdf

1、弋778862四川大學(xué)碩士學(xué)位論文題目厶臉腿跪蔓退別虛這的筮蘊(yùn)蔓班宜作者虛蠢國(guó)完成日期，至Q立年上月土日培養(yǎng)單位指導(dǎo)教師專業(yè)研究方向授予學(xué)伎日期四刖太堂割正憨副數(shù)援鹽篡扭應(yīng)眉撞盔圖髭圖像縫理璽屢宙二0爨譬≮四川大學(xué)碩士學(xué)位論文值得指出的是：雖然文中采用定位跟蹤人臉特征點(diǎn)來(lái)檢驗(yàn)GASM算法的性能，但G—ASM算法并非專門針對(duì)人臉特征點(diǎn)定位跟蹤的問題，這個(gè)算法具有一般性，可以應(yīng)用到其他的領(lǐng)域來(lái)定位跟蹤目標(biāo)物體，譬如醫(yī)學(xué)圖像處理分析等圖像分析

2、領(lǐng)域。眼睛是人臉圖像中最重要的特征點(diǎn)，有效地提取人眼特征在人臉識(shí)別中有重要的意義。鑒于二維Gabor函數(shù)與高等動(dòng)物視覺皮層接受場(chǎng)在很大程度上具有一致性，本文采用人眼的Gabor變換系數(shù)作為其特征模板，并用高斯多分辯搜索的方法，快速地定位人眼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種方法對(duì)于輕度旋轉(zhuǎn)、傾斜、面部表情的變化等有較好的魯棒性。人臉形狀特征的變化是造成人物面貌差異的重要原因之一，主動(dòng)形狀模型技術(shù)提供了檢測(cè)該特征的有力手段。Gabor變換有著良好的仿生