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面向人脸识别的特征定位及几何校正研究

作　者: 孔海东
导　师: 赵晓安；于明
学　校: 河北工业大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 人脸检测边缘检测梯度密度直接表观模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

人脸检测与人脸识别现在已经成为机器视觉领域的重要研究课题。它应用于和谐人机界面,视觉检测,数字视频处理等多个方向。迄今为止,很多人脸检测与识别的算法已经提出,并取得了不错的效果。但是人脸检测的速度以及检测与识别的中间地带-面部特征检索与人脸配准还有待深入研究,它们是建立快速人脸识别系统的前提。相比以往注重准确率而言,本文的研究更关心速度。我们以低分辨率图像为对象,采用基于Adaboost统计学习方法的层叠分类器检测人脸,基本上实现了快速人脸检测;为了将找到的人脸规范化,提出了一种基于边缘检测与灰度梯度密度的快速特征检测方法,定位人脸的主要特征-眼睛,并在此基础上利用几何与灰度信息定位嘴巴;借鉴直接表现模型DAM(direct appearance model)所提出的形状与纹理之间线型关系,对大量定位好的样本进行统计学习,训练变换矩阵,进行人脸方向的定位与几何校正。本文提出的基于边缘检测和灰度梯度密度的面部特征检测方法可以快速的对眼睛进行较准确的定位,并对非强光照等影响有很好适应性。标注好的人脸图像可以为人脸配准提供训练样本数据,并应用于实现人脸的方向定位,几何校正,为人脸识别做好必要准备。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-9
  §1-1 课题的背景与研究现状  7-8
  §1-2 本文的研究目的和贡献  8
  §1-3 本文的内容与结构安排  8-9
第二章人脸检测与特征检测相关技术综述  9-20
  §2-1 概述  9
  §2-2 人脸检测技术  9-13
    2-2-1 人脸检测技术概述  9-12
    2-2-2 测试标准及图象库  12-13
  §2-3 人脸特征检测技术  13-19
    2-3-1 基于几何特征的方法  13-15
    2-3-2 基于模板的方法  15-16
    2-3-3 基于模型的方法  16-19
  §2-4 小结  19-20
第三章基于 AdaBoost的人脸检测  20-30
  §3-1 AdaBoost 方法概述  20-22
    3-1-1 Boosting 概述  20
    3-1-2 AdaBoost 方法概述  20-22
  §3-2 基于Adaboost 的人脸检测研究  22-29
    3-2-1 简单特征与积分图  22-24
    3-2-2 分类器训练  24-26
    3-2-3 瀑布式的人脸检测  26
    3-2-4 试验模拟及检测效果  26-28
    3-2-5 算法训练加速展望  28-29
  §3-3 小结  29-30
第四章面部特征检索的控制策略  30-42
  §4-1 眼睛定位算法概述  30-34
  §4-2 基于边缘、灰度梯度密度的人眼定位策略  34-40
    4-2-1 边缘检测算子概述与选择  34-38
    4-2-2 基于边缘、灰度梯度密度的人眼定位方法  38-40
    4-2-3 人眼定位试验及分析  40
  §4-3 基于几何、灰度信息的其他特征定位  40-41
  §4-4 小结  41-42
第五章人脸配准－几何校正  42-48
  §5-1 人脸配准概述－几何校正与光照补偿  42
  §5-2 人脸几何校正控制策略  42-47
    5-2-1 DAM 算法与PCA 概述  42-43
    5-2-2 基于DAM 算法的人脸方向定位  43-44
    5-2-3 人脸方向定位和校正的试验及分析  44-47
  §5-3 小结  47-48
第六章总结与展望  48-49
参考文献  49-52
致谢  52

面向人脸识别的特征定位及几何校正研究

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