基于asm的人脸定位研究

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1、分类号UDC密级编号基于ASM的人脸定位研究(南京信息工程大学理学硕士学位论文)培养单位：专业：申请人：指导教师：南京信息工程大学系统分析-9集成汪晓妍傅德胜副教授2006年5月中文摘要自动人脸识别(AFR)研究试图赋予计算机根据人脸辨别人物身份的能力。该研究具有重要的科学意义和巨大的应用价值。经过三十多年的发展，AFR技术取得了长足的进步，目前最好的AFR系统在理想情况下已经能够取得可以接受的识别性能。但测试和实践经验表明；非理想条件下的人脸识别技术还远未成熟，要开发出真正鲁棒、实用的AFR应用系统还需要解决大量的关键问题，尤其需

2、要研究作为识别必要前提条件的面部关键特征精确定位问题。本文重点探讨基于统计学习的面部特征定位问题。研究了特征精确配准问题．重点讨论了基于主动形状模型的人脸定位算法。首先介绍了点分布模型，并在训练样本对齐、形状变换建模和基数目的选择三方面展开讨论，然后详细描述了主动形状模型的整个搜索过程和多分辨率框架，并讨论了相关研究工作。从统计外观模型出发，介绍了基于统计外观模型的AAM技术，并与ASM做了比较说明。同时介绍了图像扭曲技术，重点描述了分块仿射技术。介绍了入脸定位样本的采集过程，搜集各种人脸图片进行人工标定关键特征点，利用主动形状模型

3、(ASM)进行人脸定位。提出模型分次搜索，在对整个人脸建模的同时，也分别对眼睛和嘴巴构造模型，利用眼睛模型和嘴巴模型优化总体搜索达到了非常好的效果。通过模型点数对比实验和去除轮廓实验来对模型描述选择进行讨论，计算了平均搜索误差和搜索一次所耗时间，并进行了对比分析。对测试中失败结果进行分析，对影响搜索的各种因素进行讨论，指出初始化对于搜索的成败往往起了决定作用，而光照变化、姿态变化、表情变化、毛发饰物的遮挡、训练集不足等因素的影响也是整个搜索失败的重要原因。指出基于ASM的人脸定位缺少收敛准则和质量评价，强调了建立一种合理的质量评价机

4、制的重要性，提出了一种利用统计学习方法来构造人脸定位评估函数的方法。介绍和讨论分类器设计，指出分类嚣性能主要取决于特征空间和学习算法选取两个方面。观察和分析了Gabor小波，指出其优良特性(良好的空间局部性和方向选择性)并选择Gabor特征作为评估算法的分类特征。介绍和研究了AdaBoost学习算法，选用AdaBoost学习算法来设计用于定位评估的分类器。实验结果证明此分类方法效果良好，并在语义上更有意义。关键词：人脸定位，主动形状模型，主动表观模型，Gabor小波，主成分分析，AdaBoostAbstractAutomaticFa

5、ceRecognition(AFR)aimsatendowingcomputers谢tlltheabilitytoidentifydifferenthumanbeingsaccordingtofaceimages．Sucharesearchhasbothsignificanttheoreticvaluesandwidepotentialapplications．Aftermorethan30years’development，AFRhasmadegreatprogressespeciallyinthepasttenyears．The

6、state-of-the．artAFRsystemcanperformidentificationsuccessfullyunderwell—controlledenvironment．However,evaluationresultsandpracticalexperiencehaveshownthatAFRtechnologiesarecurrentlyfarfrommature．AgreatnumberofchallengesaretobesolvedbeforeoneCanimplementarobustpracticalA

7、FRapplication，especiallytheaccuratefacialfeaturelocationproblem，whichistheprerequisiteforsequentfeatureexactionandclassification．Inthisthesis，facialpointlocationusingstatisticallearningmethodsisstudiedafterarecentoverviewofAFRresearchanddevelopment．Studyfacialfeatureal

8、ignmentproblemandprovidathoroughsurveyofthealgorithms，andthenfocusOilfacealignmentusingActiveShapeModel．PointDistribu