毕业论文——基于ASM的人脸检测

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1、本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：基于ASM的人脸检测姓名：学院：软件学院系：软件工程专业：软件工程年级：学号：指导教师（校内）：职称：二ＯXX年X月厦门大学本科毕业论文基于ASM的人脸检测[摘要]ASM（ActiveShapeModel）主动形状模型是一种对在图片中的已知实物对象的进行识别定位的概率工具。这是当今很流行的一种基于灰度差别的对象识别算法，具有相当的通用性，可用于对各种形状相对稳定的物体进行识别，如常见的人脸识别。1995年，Cootesetal[1]提出ASM，从那以后，ASM已经发展和完善了很多年。A

2、SM[2]对图片中已知对象的检测是利用之前用希望在图片检测到的模型对其进行训练，然后在新给的图片中进行搜索，并与之前的训练样本作参照，找到尽可能匹配的模型。ASM是由一组轮廓模型集和一组可改变形状的模型组成，ASM模型描述了一组手动标注的形状轮廓的集合（有的可以用程序标注）的典型变化，轮廓模型描述了每个形状轮廓点的灰度值的结构的统计情况，通过各个点的灰度值统计模型，我们可以在被搜索的图片上找到具有类似灰度值结构的点，通过足够准确的起始点，ASM会利用轮廓模型（之前用来训练的数据模型）试图在新给的图像数据中寻找最佳的匹配模型，

3、在搜索过程中，ASM会应用全局变量限制来保证模型在一个可能的变化范围内变形以匹配新的数据中的模型。目前有很多关于ASM的扩展研究，很多人在单纯的ASM基础上加入了一些新的算法以弥补ASM的一些不足，如ASM易受图片采集时的光照条件的影响。有人把LBP(LocalBinaryPattern)[2]与ASM结合来强化ASM对光照变化的稳定度和健壮性。有一种模型，叫AAM(ActiveAppearanceModel)[3]，这种模型是ASM的直接扩展，它除了应用图片的灰度结构外，还利用了图像的颜色信息（也可以称为纹理数据）来定位欲

4、识别的对象（比如一个人脸）。这种模型的匹配精度比较好，但与ASM相比，其执行一交搜索的时间要长一些。[关键字]主动形状模型轮廓模型灰度结构AAM1厦门大学本科毕业论文DetectFaceUsingASM[Abstract]ActiveShapeModel(ASM)isapopularstatisticaltoolforlocatingexamplesofknownobjectsinimages.ItwasfirstintroducedbyCootesetal.[1]in1995andhasbeendevelopedandim

5、provedformanyyears.ASMisamodel-basedmethodwhichmakesuseofapriormodelofwhatisexpectedintheimage.Basically,theActiveShapeModeliscomposedofasetofprofilemodelsandadeformableshapemodel.Theshapemodeldescribesthetypicalvariationsofanobjectexhibitedinasetofmanuallyannotate

6、dimagesandtheprofilemodelsgiveastatisticalrepresentationofthegray-levelstructuresaroundeachmodelpoint.Givenasufficientlyaccuratestartingposition,theASMsearchattemptstofindthebestmatchoftheshapemodeltothedatainanewimageusingtheprofilemodels.ASMhasglobalconstraintsth

7、atallowtheshapemodeltodeformonlyinwaysfoundinthetrainingset.TheremanyresearchestrytocombinethepureASMwithotherapproachormodeltomaketheASMmodelmorerobustsincetherearesomenativedefeatsbornwiththepureASMmodel,i.e.,theASMmodeliseasilyeffectedbytheillumination,somepeopl

8、erefinethemodelbyintroducingLBP(LocalBinaryPattern)[2]totheASMmodelconstructionwhichismorerobusttoillumination.AdirectextensionoftheASMapproachha