人脸检测与特征提取的模型方法

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统计模型方法由于其鲁棒性和与事物随机变化因素的相适应性而受到越来越多的关注.该文系统研究了模型方法在人脸检测与特征提取中的应用,并在此基础上将模型方法应用于非线性现象的描述.该文首先研究了人脸轮廓检测的方法,包括无模式的和有模式的两个方面.其次,在深入研究AAM模型的基础上,该文指出了AAM模型的形象模型包含了冗余信息,并对此进行改进,直接在形状和灰度之间建立起联系,由灰度确定形状,然后再对差分图象建立起PCA模型,由此模型预测下一步的位置变化,在从此位置上获得灰度信息,重新确定形状及其位置.在对AAM的改进过程中,我们得到了原始图象参数变化对图象的影响与重建误差图象间的密切关系,并在此基础上系统地建立了有限元主成分分析(FEPCA)模型.最后,我们又研究了物体内在参数变化对其图象流形的影响,提出了局部ISOMAP映射和整体ISOMAP映射,在结合对差分图象建模的思想下,我们得到了光照、视角、几何位置对人脸低维流形的影响,从而应用非线性的Fisher准则对人脸和非人脸进行分类,达到人脸检测的目的.
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