姿态变化下asm人脸特征定位方法研究

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3、五官及人脸的整体形状进行描述。人脸特征定位是人脸识别的一个重要过程，而且在其它人脸分析过程中也有着重要的作用，使其成为计算机视觉和图像处理等领域的研究热点。人脸特征定位的方法种类繁多，比较流行的是基于主动形状模型(ASM)的方法。主动形状模型是一种基于模型的方法，它通过训练建立起先验的形状统计模型和局部纹理模型，然后利用这些先验模型搜索出期望的结果。主动形状模型与其它方法相比，无论是效率还是准确性都有一定的优势，具有较高的可靠性。但是，当人脸有姿态变化、光照变化、胡子或眼镜遮挡的时候，主动形状模型的定位效

4、果也会有所降低。本文主要针对有姿态变化的人脸特征定位问题进行研究，通过对经典的主动形状模型的标定特征点、建立形状模型、建立灰度模型等几个过程进行详细分析，总结出主动形状模型存在的一些不足，并提出一些改进措施。首先，提出在搜索过程中增加旋转因子尺对人脸的形状参数6进行初始化，使得当人脸有姿态变化时，能自动调整人脸形状偏转的方向，缩小初始图像与目标图像的距离。然后，融合局部二值模式(LBP)算子建立起局部灰度模型，由传统的统计一维的纹理信息改为统计特征点周围的二维纹理信息，这样能提取更多有用的纹理信息，提高定

5、位精度。最后，将改进的LBP算子一一动态阈值LBP算子融合到主动形状模型中，对图像的纹理信息作更准确地描述，进一步提高ASM的定位精度。本文在标准人脸特征定位数据库IMM上对改进的主动形状模型方法进行实验测试，并将实验结果与经典的ASM方法进行对比，实验结果表明，本文提出的改进的ASM方法是有效的。关键词：人脸特征定位，主动形状模型，旋转因子，局部二值模式重麽邮电太堂亟±论塞△鱼§!￡垒丛AbstractFacialfeaturelocationisthekeyoffacialinformationapp

6、erceiVe，itplaysanimportantroleinthehuman—machineexchangeandVisuaIizedoperation．Facialfeaturelocationcanautomaticallysearchthepositionofthefacialfeaturesthroughaspecificalgorithmusingcomputer．Suchasthepositionoftheeyes，eyebrows，noseandmouth，anddescriptthei

7、rtwo-dimensionalshape．Facialfeaturelocalizationplaysanimportantr01eintheprocessoffacerecognition．Italsoplaysanimportantroleinotherfacialanalysis，whichhasbecomeahotresearchtopicincomputerVisionandimageprocessing．Methodsoffacialfeature10cationisVarious，them

8、orepopularmethodisActiVeShapeModel．ActiVeShapeModelisamodel_basemethod．Itestablishestheprioristatisticalshapemodelandlocaltexturemodelbytraining，andthensearchoutthedesiredresultsusingthesepriormodels．ActiveShapeMode