【摘 要】
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题,在公安、商业等领域有着广泛的应用前景。由于人脸图像的特殊性,人脸识别问题也是模式识别领域的一个相当困难的问题,
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题,在公安、商业等领域有着广泛的应用前景。由于人脸图像的特殊性,人脸识别问题也是模式识别领域的一个相当困难的问题,要使这一技术完全成熟至实际应用还有很多的工作需要去做。主动形状模板(Active Shape Model;abbr. ASM)是一种非常有效的人脸特征点定位跟踪的统计方法,近年来被人们使用和完善。但是由于ASM 采用Local Appearance Model,ASM 还是会受到诸如光线的强弱变化、人脸表情变化的影响。近年来,随着小波分析在图像处理、计算机视觉等领域内的研究应用日趋成熟。因此考虑到应该充分挖掘小波分析的潜力,将它和经典的Active Shape Model 相结合,来应用到人脸特征点的定位和跟踪这个问题上,基于这个思想,本文设计出了基于Gabor 小波变化和主动形状模型相结合的算法(G-ASM)。G-ASM 算法相对于传统ASM 的差别在于:它取代传统ASM 基于灰度的搜寻方法,而采用了基于Gabor 小波的方法来搜寻最佳点的位置,使得搜寻结果更加精确有效,之后采用形状模型来约束、更新形状参数,达到逼近目标位置和定位跟踪的目的。通过人脸特征点的定位跟踪实验,结果证明该算法是有效的,而且是具有潜力的一种方法。本文给出了G-ASM 算法的框架和详细的算法实现,并且详细地分析测试了5 种Gabor 小波搜寻方法,以及不同Gabor 小波对G-ASM 算法性能的影响,
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