文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
人脸检测与人脸特征点定位方法的研究与改进
姓名:张亮
申请学位级别:硕士
专业:生物医学工程
指导教师:王一抗;王志中
20081001
上海交通大学
学位论文原创性声明

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文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名:张亮

日期: 2009 年 2 月 20日
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上海交通大学
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本学位论文属于
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学位论文作者签名: 张亮指导教师签名:王一抗

日期: 2009 年 2 月 20 日日期: 2009 年 2 月 20 日
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人脸检测与人脸特征点定位方法的研究与改进
摘要
人脸识别技术是近年来人工智能化的一个热点,人脸识别特指利用分析比较
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术,可被利用与公安刑侦破案、门禁
系统、摄像监视系统、网络应用等。一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、
人脸定位、图像预处理、以及人脸识别。而人脸定位由人脸检测和特征点定
位两部分构成。本文就人脸定位这两个部分进行展开。
人脸检测(Face Detection)是指通过一定的搜索算法,判断一幅输
入图像中是否存在人脸,如果存在,则返回人脸所在的位置及其大小。由
于人脸检测具有广泛的应用场景,例如:楼宇门禁、视频监控、人机交互、
数码相机等,再加上其问题本身的高度复杂性以及其对实时性的要求,它
一直是近年来计算机视觉研究领域的一个热点问题。
经过数十年的研究与发展,至今已有很多针对人脸检测的算法和方法,
其中Adaboost方法是目前较好的方法,本文前半部先对这种方法进行了讨
论,然后对算法的优化和实际过程中碰到的问题进行了深入的分析,尤其是对
多姿态搜索的姿态预判和聚类以及SVM(支持向量机)的后段验证提出了新的方
法。主要的改进包括以下三点:1)对框图中的像素均方差做一个计算,通过对
均方差的统计排除掉单调的背景区域或者过度复杂区域,在大量单调背景的图片
中能够加快检测速度。2)提出了多姿态预判和聚类的新方法。3)引入了以小波
提取为特征的SVM后段验证,降低了误检出率。
人脸特征点定位在人脸检测的基础上进行,目的是对人脸的各个特征点进行
精确定位。目前比较成功的方法有ASM和AAM等,AAM又称动态表观模型,最早于
,
部分进行了改进,通过逆向拟合的方法提前计算Hessian矩阵,减少了定位时循
环迭代的计算量。具有三维扩展性好、特征点定位准确以及最高可达230帧/秒的
处理速度等优点,AAM被认为是人脸特征点定位方法中一种有效的方法。但是改
进后的算法存在形状模板的非法形变而导致拟合失败的风险,正确率不高。本文
后半部对AAM算法进行讨论和研究,并提出了在拟合过程中加入概率阻尼的方法,
有效的避免形状模板的非法形变,大大提高了拟合的准确性。

关键词:人脸检测、Adaboost、SVM、特征点定位、AAM、概率阻尼

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Abstract
In recent years, face recognition, which is defined as puter technology used in the
identity Identification by analysing the visual information of facial features, has e a hot
research topic in artificial intelligence. This technology can be widely used with Public Security
Criminal Investigation dete