人脸标记点跟踪快速对齐算法及其树莓派应用

《人脸标记点跟踪快速对齐算法及其树莓派应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、＇＇单位代码：１０２９３密级：：１；考朵《僅硕女化乂冷４潘ｉｓ＇副ｖ‘．二．．：：Ｖ，论文题目；人脸标记点跟踪快速对齐算法及其树舊派应用■‘ｆ＊、Ｉ．：？，．：ｆ；．４备於心茂，５二八．：子可２２３；１３０５３１２ｒ．‘．巧／ｐ片；、．；．ｖ；脱公；古出么譯．产卸；：；＼；ｎ；巧＇导师、＾—＾１爲专业学位类别工程硕女类全日制专业（领域）控制工程．’：，．Ｖ；论文提交日期二零一六年Ｈ月‘’＇．＇＂＇－＇

2、．．，：．１终汾．．．於；＾｜＇＇＇，—．户－’＇、心‘－’．节女沿Ｉ＇户鸡Ｖ皆＇１嫁聲奪詞蹲，酔終響胃隹ｆ貪；若繁络纖南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿

3、意承担切相关的法律责任。研究生签名；妃％關：＞＇中肿本南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文彼查阅和借阅；可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进斤检索；可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一。论理。论文的内容相致文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办涉密学位论文在解密后适用本授权书。Ｕ研巧生签名：扛先為导师签名：瓜在Ｌ日期：Ｗ作评才Fastfaciallandmar

4、kpointstrackingalgorithmanditsapplicationinRaspberryPiThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByZhuXiaoQiSupervisor:Prof.YangMinMarch2016摘要人脸标记点跟踪的主要实现方式为通过从人脸图像中获取有效的人脸特征信息，从而利用得到的信息进一步进行身份鉴定或者表情识别，目前，获取人脸特征信息的模型方法主要有

5、主动轮廓线模型、变形模板模型和主动统计对象模型，主动表观模型是主动统计模型中的一种，它是一种重要的特征提取模型算法。由于主动表观模型具有较好的通用性和灵活性，它被广泛应用于人脸图像处理领域，如人脸识别、人脸跟踪与监视以及表情分析等。本文研究了一种基于主动表观模型的人脸标记点迭代对齐算法，首先，通过大量的实验证明传统的反向合成图像对齐算法的精度与定位速度远远无法满足实时的人脸图像标记点定位处理，因此本文提出了快速同步反向合成图像对齐算法，将主动表观模型算法与快速同步反向合成图像对齐算法进行结合，充分利用了主动表观模型强大的建模能力和快速同步反

6、向合成图像对齐算法的算法的快速匹配效率，同时通过实验获取使主动表观模型算法中迭代对齐结果相对最优的训练样本选择数目与迭代处理的选择次数，以达到快速的标记点匹配，进而实现面部标记点的实时识别与跟踪，实验结果表明，该算法可以对视频中运动的人脸进行比较精确的匹配和跟踪。最后基于ARM系统的树莓派平台上，在LinuxGUI环境下开发了基于主动表观模型的人脸视频跟踪软件系统，该软件系统平台嵌入了快速同步反向合成图像对齐算法图像匹配算法，使用了独立采集人脸图像的样本集，样本图像均从周围人群中采集，该系统集成了标记点标定、主动表观模型建模、主动表观模型匹

7、配、视频跟踪和匹配信息存储等模块，最终实现了基于主动表观模型人脸特征匹配及人脸视频跟踪与识别任务。该平台为主动表观模型算法的进一步研究打下坚实的基础。关键词:主动表观模型，快速同步反向合成图像对齐算法，标记点跟踪，树莓派IAbstractFacelandmarkpointstrackingmainlythroughaccesstoeffectivefacialfeatureinformationfromthefaceimage,sowecantakeadvantageoftheinformationtodosomepersonalident

8、ificationorfaceexpressionrecognition,atpresent,themainmodelmethodtoobtainfacialfeaturesin