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基于图像的人脸特征提取与发型分类

基于图像的人脸特征提取与发型分类

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作者：朱希成浙江理工大学

学位级别：硕士

人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、人脸表情分析、三维人脸重建等领域,然而人脸特征点定位不准确的问题依然存在。头发在人体表观中具有重要作用,由于缺少有效的头发分类技术,大大降低了三维人脸变形、3D... 详细信息

人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、人脸表情分析、三维人脸重建等领域,然而人脸特征点定位不准确的问题依然存在。头发在人体表观中具有重要作用,由于缺少有效的头发分类技术,大大降低了三维人脸变形、3D试衣的真实性。因此,本文针对上述问题进行了相关研究,研究内容主要包括:(1)人脸存在性及合理性的检测。利用肤色检测算法对经过预处理后的图像进行处理,增强图像中的人脸区域,通过协方差矩阵在人脸区域进行坐标系重建,根据其中心点位置构建阈值关系,构建人脸(包含脖颈)区域的最小外接包围盒,根据阈值关系进行人脸存在性及合理性的判定。(2)人脸特征提取。为了获取测试图像中的人脸特征数据,使用主动形状模型(ASM)算法进行处理,针对原算法直接采用灰度值信息构建局部轮廓模型,灰度值对外部自然因素比较敏感,本文采用特征点及其正负方向一定区域像素点的边缘结构方向构建局部轮廓模型,该方法在特征点及相关像素点的法线方向上采集图像的灰度分布特征,能有效利用图像信息。在ASM搜索过程中,利用基于混合投影的眼睛精确定位方法实现眼睛区域的精确定位,根据眼睛位置信息确定模板形状的平移、旋转和尺度变化参数。然后,通过改进的搜索策略进行特征点匹配,进一步提升特征点匹配的准确度。(3)发型分类。提出一种基于颜色空间与曲线变化的能量模型实现对头发区域的分割,根据轮廓检测的图像数据,逐点对头发边缘进行检测分割。利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)方法实现对正面图像的发型分类。同时,通过轮廓曲线上各个像素点的曲率定义弯曲度,提出基于弯曲度的局部搜索算法实现对侧面头发长度的分类,然后,根据曲线曲率和经验距离的局部区域搜索方法实现对扎辫子发型的分类。通过实验,验证了以上方法的可行性,实验结果表明,改进的ASM方法取得了较好的特征点定位结果,而本文的发型分类算法也得到了较好的发型分类结果。最后,本文分析了在人脸特征提取和发型分类方面存在的不足并提出了进一步的研究方向。

关键词：图像人脸特征提取人脸检测发型分类能量模型

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