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《吉林大学》 2011年
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基于纹理加权的AAM人脸匹配算法

孙言  
【摘要】:人脸匹配是计算机视觉中的重要课题,在虚拟现实、人脸姿态估计、智能控制、人脸识别等领域都有广泛应用。人脸技术现已走进人们日常生活中。由于人脸是三维空间物体,其在二维空间投影的数据量很大。而且由于人脸的表情富于变化,所以很难对其准确建模。此外,一些外界干扰,例如不均匀光照、遮挡物等,更增加了人脸匹配的难度。多年来人们已经对此问题进行了深入研究,产生了很多人脸建模方法。但多数对待检测图片有苛刻要求,例如均匀光照条件下正面人脸。而且在准确度以及实时性上仍然不能满足实际要求。本文应用的是其中应用最为广泛的一种方法,即AAM人脸匹配方法。并在此基础之上加入了纹理加权概念,在准确度与传统AAM人脸匹配方法相当情况下,减少了计算时间,极大地提高了运算效率。 本文主要研究内容如下: 提取训练集中图片的特征点,并对其进行PCA线性降维。得到形状特征向量Si,与给定的形状参数P结合可以构成形状模型。这样的人脸形状建模方法可以减少特征计算的复杂度,也就加快了计算速度,极大地提高了建模效率。 如同形状建模,利用光栅扫描方法提取训练集中图片的像素值,并储存作为纹理信息。在对纹理进行归一化后再对其进行PCA线性降维,得到外观特征向量Ai,与给定的外观参数λi可以构成外观模型。与形状建模一样,这样的建模方法也提高了建模效率。 在选定待测人脸图像后,根据初始面部检测器检测的人脸得到参数P的初始值,并建立初始形状S。再将处在SO形状网格下的外观实例A(x),通过分段线性仿射的方法映射到当前的形状S中去,这样就生成了一个AAM的模型实例。 用模型实例去拟合待测图像。结合“拟合→比较→调整再拟合→再比较”这样一个图像拟合策略,不断调整形状参数P和外观参数λi,使之最后与待测人脸吻合。这时形状模型的特征点位置就是最终要匹配的人脸特征。 传统AAM人脸匹配算法的拟合过程,把人脸特征点与非特征点同等对待。但实际上特征点在拟合过程中的作用要远大于非特征点。本文提出了基于纹理加权的AAM人脸匹配算法,即在AAM外观模型上乘以一个纹理加权函数,函数值依像素点与特征点距离大小而变化。与特征点越近所附权值越大。这样就强调了特征点在拟合过程中的作用,相对削弱非特征点的作用,从而减少非特征点处的不利影响。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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