检索结果-南通市图书馆

作者：王巍北京工业大学

学位级别：硕士

本文的研究工作包括人脸面部特征定位和人脸识别两个部分。在人脸面部特征定位的研究中，采用了基于主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)的方法。并在此基础上，提出了基于局部纹理模型和全局纹理模型相结合的图像解释方法来进行面部... 详细信息

本文的研究工作包括人脸面部特征定位和人脸识别两个部分。在人脸面部特征定位的研究中，采用了基于主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)的方法。并在此基础上，提出了基于局部纹理模型和全局纹理模型相结合的图像解释方法来进行面部特征定位。在基于ASM的面部特征定位的研究中，本文对标准的ASM进行了改进。在特征点搜索过程中，提出了局部区域约束和边缘约束的搜索策略。提出了增加相关性的特征点标定策略并设计了一个半自动的人脸特征点标定工具，以提高特征点标定的精度及效率。实验表明，本文提出的改进的主动形状模型较为显著的提高了面部特征定位的精度。本文还研究了基于AAM的面部特征定位方法，分析了灰度模型参数及表观模型参数在人脸重构中的作用。通过对ASM和AAM原理及性能的综合分析，本文提出了基于局部纹理模型和全局纹理模型相结合的图像解释方法。该方法在利用ASM中局部纹理模型搜索方法的同时，又利用了全局纹理来进行合理性约束，并采用了基于全局纹理来进行形状预测的方法。为确定形状对纹理的匹配程度，本文提出了基于形状无关纹理子空间重构残差的匹配度评定标准。实验证明了这一标准的合理性。利用该匹配度评定标准，将基于局部纹理模型的搜索方法和基于全局纹理预测的方法有机的结合了起来，保证了搜索过程中匹配度的不断提高，从而提高了搜索方法的鲁棒性。在人脸识别算法的研究中，本文研究了基于Fisher线性判别分析的人脸识别算法。该方法将基于主成分分析(PCA)的特征脸方法和基于线性判别分析(LDA)的分类方法有机的结合起来。单纯采用PCA方法来进行人脸特征的提取，得到的是人脸的最佳表示特征，但这些特征对于分类来说并不是最佳的。LDA方法在提取特征的过程中，充分利用了类别的信息，可以得到最利于分类的人脸特征。但人脸的原始特征空间维数很高，无法直接利用LDA方法提取分类特征。本文研究的算法首先应用PCA方法降低人脸特征空间的维数，然后运用LDA方法进行最利于分类的投影，来实现对人脸的识别。实验表明，采用该方法得到的识别率要远优于单纯采用PCA方法的结果。基于此算法，本文实现了一个针对视频图像的人脸自动识别系统。该系统集成了人脸检测、瞳孔定位、人脸识别等算法。通过对连续视频图像的分析实现了较为鲁棒的准实时的人脸识别。

关键词：人脸面部特征定位人脸识别主动形状模型主动表观模型线性判别分析特征脸

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基于改进主动表现模型的人脸面部特征定位

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电视技术 2009年第7期33卷 84-86页

作者：常虹蒋建国詹曙合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

采用主成分分析(PCA)作为统计分析方法的主动表现模型(AAM)是建立二维可形变模型的有效方法。提出一种将改进的AAM用于人脸面部特征定位的新方法,并与传统AAM进行比较,实验证明此方法要优于传统AAM。

关键词：独立成份分析主动表现模型主成份分析人脸面部特征定位

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基于统计模型的人脸面部特征定位方法的研究

基于统计模型的人脸面部特征定位方法的研究

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作者：邓琳电子科技大学

学位级别：硕士

人脸面部特征定位是实现人脸图像分析的关键,它已经被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建和人脸图像压缩。主动形状模型和主动表观模型是进行人脸面部特征定位的有效的统计方法。近年来这两种方法已成为图像处理和计算机视觉领域的研究... 详细信息

人脸面部特征定位是实现人脸图像分析的关键,它已经被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建和人脸图像压缩。主动形状模型和主动表观模型是进行人脸面部特征定位的有效的统计方法。近年来这两种方法已成为图像处理和计算机视觉领域的研究热点。本论文所做的主要工作是研究基于主动形状模型和主动表观模型的人脸面部特征定位技术。论文的创新性成果包括:1.提出了一种改进的主动形状模型,并将其用于人脸面部特征定位的研究。主要工作如下:详细地介绍了主成分分析和独立成分分析的基本原理和主要特点,并根据主成分分析和独立成分分析各自不同的优化准则,将两者相结合提出了一种新的人脸面部特征搜索策略。首先采用基于主成分分析的主动形状模型进行人脸特征提取,这样就得到了人脸图像的全局变化。在此基础上,采用基于独立成分分析的主动形状模型进一步对人脸局部特征变化进行定位,从而得到最终的收敛结果。实验结果表明,改进的主动形状模型既可以对人脸的全局变化进行准确定位,而且也可以很好的反应人脸的局部变化。它和标准的主动形状模型相比,准确性和鲁棒性都得到了明显的改善。针对于不同光照和表情的人脸图像,该方法均可得到理想的人脸表示。2.研究了一种新型的主动表观模型—基于独立成分分析的主动表观模型,并将其应用于人脸面部特征定位。论述了形状模型、纹理模型、表观模型的建立过程,并对纹理参数进行了详细的分析,同时具体介绍了主动表观模型的搜索算法的原理和实现过程。结合实验,详细阐述了纹理差值与表观参数变化及模型位置、角度、尺度之间的线性关系。实验结果表明,该模型与标准的主动表观模型相比,局部形状定位和纹理匹配的准确性都得到了明显的改善。随着初始值平移范围的增大,基于独立成分分析的主动表观模型显示了更好的鲁棒性,从而说明该模型对于初始值的变化具有良好的稳定性。

关键词：人脸面部特征定位主动形状模型主动表观模型主成分分析独立成分分析

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多姿态人脸定位和识别方法研究

多姿态人脸定位和识别方法研究

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作者：马瑾中北大学

学位级别：硕士

虽然人脸自动识别系统的研究在国内外还有很多难题有待解决,但它在理论研究和实际应用中的潜在价值一直激励着研究人员的不懈努力,同时它也带动了其它相关学科的研究工作。本文是在检测出人脸的基础上,对人脸的面部特征进行定位和识别... 详细信息

虽然人脸自动识别系统的研究在国内外还有很多难题有待解决,但它在理论研究和实际应用中的潜在价值一直激励着研究人员的不懈努力,同时它也带动了其它相关学科的研究工作。本文是在检测出人脸的基础上,对人脸的面部特征进行定位和识别的研究,本文的主要研究内容包括:首先,本文引入了近似直方图的概念。目的是既能看到灰度值的分布情况,又能看到每个灰度值所拥有的点的个数。根据近似直方图的曲线走向,分析了人脸图像的灰度分布情况,看出灰度图像中并没有明显的变化规律,进而转向积分投影图。其次,本文分析了现有的人脸特征定位方法,并在此基础上提出了一种改进的面部特征点粗定位方法。该方法对灰度图像进行横向和纵向的积分投影,然后分别对求出的投影曲线求导,利用积分投影曲线图中的谷底特性来寻找并定位出眼睛的位置。接着,使用脸部形态学的先验知识把嘴巴和鼻子的位置也定位出来。粗定位的结果为可变形模板提供了良好的初值,在此基础上就可进行精确定位。另外,本文参照了特征子空间与人脸识别结合的方法,进一步加深了它的应用环境,并将此原理应用在与头部姿态相关的人脸识别过程中,提出了基于特征子空间的判别待识别人脸姿态的准则。

关键词：人脸面部特征定位近似直方图积分投影可变型模板特征子空间

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