探索人脸跟踪与识别方法的分析与研究

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1、弋778862四川大学硕士学位论文题目厶脸腿跪蔓退别虚这的筮蕴蔓班宜作者虚蠢国完成日期，至Q立§年上月土日培养单位指导教师专业研究方向授予学伎日期四刖太堂割正憨副数援盐篡扭应眉撞盔图髭图像缝理玺屡．宙四川大学硕士学位论文y778862人脸跟踪与识别方法的分析与研究计算机应用技术专业研究生：卢志国指导教师：刘正熙摘要人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在公安、商业等领域有着广泛的应用前景。由于人脸图像的特殊性，人脸识别问题也是模式识别领域的一个相当困难的问题，要使这一技术完全成熟至实际应用还有很多的工作需要去做。主动形状模板(ActiveShapeModel；abbr

2、．ASM)是一种非常有效的人脸特征点定位跟踪的统计方法，近年来被人们使用和完善。但是由于ASM采用LocalAppearanceModel，ASM还是会受到诸如光线的强弱变化、人脸表情变化的影响。近年来，随着小波分析在图像处理、计算机视觉等领域内的研究应用日趋成熟。因此考虑到应该充分挖掘小波分析的潜力，将它和经典的ActiveShapeModel相结合，来应用到人脸特征点的定位和跟踪这个问题上，基于这个思想，本文设计出了基于Gabor小波变化和主动形状模型相结合的算法(G—ASM)。G．ASM算法相对于传统ASM的差别在于：它取代传统ASM基于灰度的搜寻方法，而采用了基于Gabor

3、小波的方法来搜寻最佳点的位置，使得搜寻结果更加精确有效，之后采用形状模型来约束、更新形状参数，达到逼近目标位置和定位跟踪的目的。通过人脸特征点的定位跟踪实验，结果证明该算法是有效的，而且是具有潜力的一种方法。本文给出了G．ASM算法的框架和详细的算法实现，并且详细地分析测试了5种Gabor小波搜寻方法，以及不同Gabor小波对G—ASM算法性能的影响，二0§爨譬≮四川大学硕士学位论文值得指出的是：虽然文中采用定位跟踪人脸特征点来检验G．ASM算法的性能，但G—ASM算法并非专门针对人脸特征点定位跟踪的问题，这个算法具有一般性，可以应用到其他的领域来定位跟踪目标物体，譬如医学图像处理

4、分析等图像分析领域。眼睛是人脸图像中最重要的特征点，有效地提取人眼特征在人脸识别中有重要的意义。鉴于二维Gabor函数与高等动物视觉皮层接受场在很大程度上具有一致性，本文采用人眼的Gabor变换系数作为其特征模板，并用高斯多分辩搜索的方法，快速地定位人眼。实验结果表明，这种方法对于轻度旋转、倾斜、面部表情的变化等有较好的鲁棒性。人脸形状特征的变化是造成人物面貌差异的重要原因之一，主动形状模型技术提供了检测该特征的有力手段。Gabor变换有着良好的仿生特性。它提供了理解视觉信息的有效途径。结合上述技术，采用点分布模型对人脸形状进行描述，利用主动模型进行人脸特征点的搜索，以特征点上的G

5、abor展开系数作为人脸特征矢量，进行人脸辨识。实验结果表明，该算法能够在少量训练样本的情况下获得较高的识别率，并对光照、人物表情等变化具有较好的适应性。关键词：图像处理，Gabor变换，主动形状模板，人脸特征点，人脸跟踪，人脸识别；四jf

6、太举颀士学位论文AnalysisandResearchofFace-TrackingandFace—RecognitionMethodsMajor：AppliedComputerGraduatestudent：LuZhi-guoAdvisor：LiuZheng-xiABSTRACTThetechnoIogyoffacerecognitionis

7、allactivesubjectintheareaofpatternrecognifion．Therearebroadapplicationsinthefieldsoflaw，businessetc．Fortheparticularityofthefaceimage，facerecognitionalsoisoneoftheverydifficultproblems．Thereisstillmuchworktodo．ActiveShapeModelisapowerfulstatisticaltooltolocatemadtrackfacialfeaturepointsbyshape

8、，whichhasbeenimprovedformanyyears．However，duetosomedefectsinlocalappearancemodel，ASMcansufferfromchangesinilluminationandfacialexpressionchanges．Gaborwaveletshavebeenappliedincomputervisionformanyyears，theirpowerandabilityhasbeenprovedi