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1、第10卷第11期中国图象图形学报Vo.l10,No.112005年11月JournalofImageandGraphicsNov.,2005快速人脸检测与特征定位朱文佳戚飞虎(上海交通大学计算机科学与工程系,上海200030)摘要人脸检测与特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分,其目标是在图像中搜索人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置。虽然人们可以毫不费力地完成这些工作,但对于机器来说,这依然是一件极其困难的任务。近几年来该项技术已有了长足的发展,已成功地应用于诸如人脸识别、姿态识别、表情识别、脸部动画等诸多领域。本文利用
2、DavidCristinace和TimCootes提出的一个多阶段人脸特征检测方法实现了一个实时人脸特征定位系统。同时也对原算法本身作了一些改进,在对精度影响极小的情况下,大大提高了原算法的速度。关键词人脸检测人脸特征定位中图法分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1006-8961(2005)11-1454-04FastFaceDetectionandFacialFeaturesLocalizationZHUWen-jia,QIFe-ihu(Dept.ofComputerScienceandEngineering
3、,JiaoTongUniversity,Shanghai200030)AbstractFacedetectionandfacialfeatureslocalizationareimportantpartsoffaceanalysistechniques.It.staskistosearchfacialfeaturesinanimage.Althoughhumancanfinishthisworkwithoutanyeffort,it.sstillaverydifficultworkforcomputer.Inthepasty
4、ears,thistechniquehasdevelopedvastlyandhasbeensuccessfullyappliedinthefieldsoffacerec-ognition,poserecognition,expressionrecognitionandfacecartoon,etc.Inthispaper,weuseamult-istagefacialfeaturesdetectionalgorithmproposedbyDavidCristinacceandTimCootetoimplementarea-
5、ltimefacialfeatureslocalizationsys-tem.Meanwhile,wealsoimprovetheoriginfacialfeatureslocalizationalgorithmtorunmuchfasterwithonlyalittlelossinaccuracy.Keywordsfacedetection,facialfeaturelocalization[1]Cootes提出的一个多阶段人脸特征检测算法,较1引言好地解决了这个问题。因为人脸的特征一方面存在着较大的个体间的2方法概述差异
6、,另一方面由于受光照,表情,遮挡等等因素的影响,所以人脸特征定位是一项十分困难的工作。Cristinace和Cootes于2004年提出了一个多阶举例来说,戴眼镜和不戴眼镜有很大差别,张大嘴和[1]段的人脸特征检测算法。该算法在一个公开的闭上嘴又有很大差别。人脸库)))BIOID上获得了目前人脸特征定位的最依目前技术水平而言,由于无法像人脸检测那高精度。该算法分为以下3个阶段。第1阶段是人样,在保持高检测率的同时,维持极低的误报率,所脸检测,其目的为了是在图片中定位人脸的位置,以以需要利用一个方法来从多个响应点中筛选出正确便
7、人脸特征只需要在一个相对较小的区域内搜索,的特征点。本文采用并改进了由Cristinace和而不必在整张图片内搜索,这样就可以大大提高精收稿日期:2005-08-20;改回日期:2005-09-15第一作者简介:朱文佳(1983~)男。2005年获上海交通大学学士学位,现为上海交通大学计算机科学与技术系在读硕士研究生。主要研究方向为计算机视觉与模式识别。E-mai:lzhuwenjiajia@yahoo.com.cn第11期朱文佳等:快速人脸检测与特征定位1455度和速度;第2阶段是人脸特征定位,即在已检测出的人脸区域中定位
8、人脸各个特征的位置,这些特征主要包括:眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴;第3阶段是用改良过的AAM(activeappearancemodel)算法来进一步优化结果。为了达到实时性的目的,本系统仅采用了前两阶段。第1阶段的人脸检测请参考文献[2]。本文的主要工作是对第2阶段的PRFR(pairwis
