活动形状模型的研究及其在人脸解释中的应用

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1、摘要摘要计算机视觉不仅要求恢复出图像的结构特征，还要具有辨别图像所代表的含义的能力。特别是对于柔性物体的图像识别，由于物体的可变性性，使得识别的难度加大。在处理这方面问题上，当今流行的基于统计的带参数模型一活动形状模型(ASM—ActiveShapeModel)给出了很好的解决方案。本文主要内容是关于活动形状模型的建模理论和如何用其来实现人脸的解释。本文首先讨论了计算机视觉中的统计模型的概念以及它在处理柔性物体图像解释方面的优势。然后研究了基于统计方法的带参数ASM模型的建模过程。详细讨论了利用点分布模

2、型提取图像信息，采用主成分分析方法建立模型的过程。接着，讨论了利用ASM模型进行图像解释的方法，其中，特别采用了多分辨率的搜索方法，使得图像搜索过程收敛速度更快，稳定性更高。最后，设计了ASM模型建模以及人脸搜索系统，通过对大量人脸图像的标定训练，完成建立模型的过程，并且以多分辨率搜索方式对人脸图像定位解释。系统能很好的完成人脸图像的手工标定，自动建立带参数ASM模型，保存数据文件，导入图像进行分析解释。关键词：图像解释活动形状模型统计模型人脸AbstractThegoalofcomputerviSio

3、niSnotonlytorecoverimageStructurebutalS0toknowwhatitrepresentS．Especially，theimageinterpretationofflexibleobjectSiSmotediffiCUltduet0thevariationof’shape，RecentlY．themostpopularapproacht0reSOlvesuchproblemisbu{ldingmodelWithparametersbasedonStatiSticalme

4、thods．TheprimarycontentofthiSthasiSiSaboutthetheoryofbuildingASMmodelSandtheapproachofinterpretingfaceUSingthemodelS．，Firstly，theconceptofthestatistiealmodelSincomputerviSionandtheadvantagesofinterpretingimagesofflexibleobjectSUSingthemarediSCUSsed．Secon

5、dly，IresearchtheprocesSofbuildingASMmodelSwithparametersbasedOnStatisticalmethods．DiSCUSStheprocedureofextractingtheinformationintheimagesUSingPointDistributionModelandbuildingmodelSUSingPrincipleComponentAnalYSiS．Then，theprocessofimageinterpretationusin

6、gASMmodelisdiSCUSSed．TheMulti—resolutionapproachiSusedwhichmakesthesearchingquickerandthesystemmorerobust．FinallY，IdesignthesystemofmodelingASMmodelandfacesearchingwhichlandmarktheimagesinthetrainingsetS，buiidmodelSandsearchfaceUSingmulti-resolutionmetho

7、ds．Thesystemprovedgoodinlandmarkingfaceimages，modelingASMmodelautomaticallFandanalyzingandinterpretingimages．Keywords：imageinterpretation，ActiveShapeModel，statisticalmodel，faceII第一章绪论1．1研究背景人类是通过眼睛与大脑来获取、处理与理解视觉信息的。周围环境中的物体在可见光的照射下，在人眼的视网膜上形成图像，由感光细胞转换成神

8、经脉冲信号，经神经纤维传入大脑皮层进行处理与理解。视觉不仅指对光信号的感受，它包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。信号处理理论与计算机出现以后，人们试图用摄像机获取环境图像并转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样，就形成了一门新兴学科一计算机视觉。计算机视觉发展得益于神经生理学、心理学与认知科学对生物视觉系统的研究，但多年的研究实践表明，人类对自身具有的认知能力的认识远远不够。从事心理学、神经科学、生理