自动人脸分析与识别的若干问题研究.pdf

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1、中国科学技术大学博士学位论又自动人脸分析与识别的若干问题研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：党力精密仪器及机械孔凡让教授二。一二年三月IIIIIIIIlllllLIIIllllllllllllIMIIIILIIIY2126309UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationfordoctor，SdegreeStudyonSomeIssuesforAutoFaceAnalysisandRecognitionAuthor’SName：LiDangSpecialit

2、y：MechannicalEngineeringSupervisor：Prof．FanrangKongFinishedtime：March，2012中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：签字日期：中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的

3、部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库迸行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相～致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。口公开口保密(年)作者签名：签字日期：导师签名：签字日期：摘要自动人脸分析与识别通过计算机自动地完成包括人脸检测／足艮踪、人脸特征定位、人脸识别、表情识别以及人脸重建(2D／3D)等问题，是计算机视觉、模式识别以及人工智能等

4、领域内～个极具重要意义和应用价值的研究课题，在科学研究(推进人工智能发展)、安防领域(基于人脸分析的关键场所控制等)、娱乐动画(虚拟人脸合成、三维人脸建模、非真实感人脸合成等)以及科学教育等方面都有着广泛的应用价值。本文主要针对自动人脸分析与识别中的若干关键问题进行了深入的讨论与分析，重点进行了如下几个方面的研究：人脸特征点检测与定位、人脸非真实感绘制研究、融合时频域分块的人脸识别以及草图人脸识别技术等。本文的主要工作内容和创新点如下：1。以IBM规划、网易邮箱以及奥运安防三个实例引出人脸识别技术的重要性，不仅在科学研究上，

5、而且在实际应用中。介绍了人脸分析与识别中的三个主要部分：人脸识别、表情识别以及人脸合成。本文主要针对人脸识别技术进行了较为详细的论述，阐述了人脸识别的意义与应用，并对目前人脸识别各方向及其主流算法进行了较为详尽的讨论，此外，还对人脸识别技术研究中常用的一些主流人脸数据库进行了汇总。2．研究了人脸特征点检测与定位问题。阐述了人脸特征点定位是人脸分析中的一项重要研究内容以及在本文余下一些章节的研究中(人脸线条画绘制、草图人脸识别等)具有重要的作用。针对传统的ASM算法由于局部纹理模型过于简单易陷入寻优过程中的局部最小的问题，本文

6、提出了一些改进算法：首先针对以往利用灰度信息获取瞳孔位置易受光照等影响的特点，利用最小二乘法定位瞳孔位置，通过瞳孔位置来初始化全局形状模型；其次针对人脸肤色在YCrCb空问中具有较好的聚类效果，建立基于YCrCb空间的加权局部纹理模型，新的局部纹理模型融合更多实际特征点周围区域的信息，因而对特征点的检测更加有力。实验结果表明基于最小二乘法的瞳孔定位可以更精确的确定瞳孔位置，新的局部纹理模型对于减少ASM算法在特征点定位上的错误率，提高定位精度，都有一定的改进。3．研究和讨论了人脸非真实感绘制技术。人脸线条画是一种重要的非真实

7、感人脸艺术形式，被广泛用于网络娱乐，科教文卫，非真实感绘画研究等领域。本文提出了一种新的人脸线条画绘制方法，该方法融合了样本学习以及局部图像处理技术，使得能够准确高效的绘制人脸线条画。算法首先利用基于Canny人脸轮廓提取得到人脸的粗略轮廓和大致形貌，使用ASM算法进行人脸特征定位并在人脸特征分割的基础上针对不同的特征选择合适的图像处理算法以及曲线摘要拟合技术得到人脸的局部特征线条化处理，也就是人脸器官的精确轮廓，最后将粗轮廓与精轮廓进行组合得到人脸的线条画；为了实现线条画的绘制，本文提出了一种递归邻接优先矢量化算法以实现线

8、条画的矢量化。我们使用VC++N：发并实现了该人脸线条画绘制系统，系统运行稳定，处理结果令人满意。另外还讨论了基于像素的人脸非真实感绘制。4．针对特征融合和图像分块在人脸识别中的重要作用，本文提出了一种基于时频域分块融合全局和局部特征∞人脸识别算法。首先，通过分析二维小波包变换与图像分组策