基于模型的人脸图像描述与编码技术研究(可复制论文).pdf

摘要在计算机视觉研究领域中,对人脸进行描述和编码一直都是一个很受关注的研究课题,人脸图像的描述与编码有着广泛的作用,是许多其它的人脸图像研究工作的前提。人脸是由不同的眼睛、鼻子、嘴、。在人脸图像中,由于器官分布的复杂性以及不同入、不同姿态、不同表情的变化的影响,基于图像统计分析基础上的階模型均能在器官定位中达到较好的效果。首先介绍了研究人脸图像的描述与方法,分析了这个领域的研究背景、、特点以及它在处理柔性物体图像解释方面的优势。然后研究了基于统计方法的带参数P偷慕9獭V鞫巫茨P褪且恢只于统计模型的图像搜索方法,通过对具有一定代表性的同一类目标物体图像进行统计来进行建模。从而得到反应目标物体图像二维形状变化规律的形状统计模型,以及反映特征点局部区域的灰度变化规律的局部纹理模型。在目标搜索过程中利用先验知识进行模型初始定位,然后利用局部纹理模型进行特征点搜索,并利用形状模型对形状其次针对牟蛔悖贏的基础上,用一种基于形状评价的加权主动形状模型騑。在基于局部纹理模型的基础上定义了一种形状评价函数,它衡量搜索得到的形状与训练数据的匹配程度。然后针对蛔悖弥鞫砉勰P来进行人脸图像描述与编码的方法,不仅对形状进行建模,同时又建立了反映目标物体灰度变化的纹理模型。并将纹理模型与形状模型合理地结合起来,建立起了反应整个目标图像形状及纹理共同合理变化的统计表观模型。该方法采用了基于优化算法的搜索机制,使合成的模型与目标图像不断接近,最终得到能够反应目标图像纹理及形状的合成模型。最后对人脸图像描述与编码的研究进行了总结,基于统计分析基础上的荚谌肆趁枋鲋腥〉媒虾玫男Ч利用形状和特征点附近的局部灰度信息。诵巫春土巢縫区域的纹理信息。詈笾荒艿玫酵枷竦男巫葱畔ⅰ梢缘玫叫巫春臀评硇畔ⅰ沿酝颊业矫扛鎏卣鞯愕淖罴盐恢谩通过改变模型参数达到向量之间的差值最小。关键词:加权主动形状模型;主动表观模型;纹理;形状;描述和编码进行合理近似以调整。长春工业大学硕士学位论文
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:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。冢长春工业大学硕士学位论文
论文研究意义及背景第一章绪论国内外研究状况在计算机视觉研究领域中,对目标物体进行描述和编码一直都是一个很受关注的研究课题,从图像中找到感兴趣的目标区域并借助计算机进行解释是人们进行计算机视觉研究的一个基本的闻题。它也是将计算机视觉技术应用于工业检测、目标识别和医学图像处理等领域中一个必不可少的重要步骤。这一技术已得到众多研究工作者的注意并已取得了大量的成果。虽然人类可以从一幅入脸图像中很轻松地分辨出面部特征点的准确位置,但是对于计算机来讲却并非一件易事。人脸有复杂的三维表面结构,因而对于其形成的二维图像,其变化也是非常之大的。尤其对于不同的人脸姿态、表情,不同的光照条件,得到的二维图像的差别是非常明显。因此,准确的人脸图像描述与编码是一个热点的课题。人脸描述与编码为人脸图像的处理分析提供了重要的几何信息。该方向在人脸识别、入脸姿态表情分析、入脸合成中有着重要的应用。归纳起来有如下几个方面:H肆呈侗稹緄提供几何特征等基础信息。在人脸识别算法中,一个重要的工作就是人脸图像尺寸的归一化,而这一归一化的实现都是依赖于面部特征定位描述与编码的结果。另外,一些算法中需要各个器官的相对位置及形状或对面部局部区域的特征加以分析,需要在面部特征定位基础之上进行。萌肆趁娌刻卣鞫ㄎ幻枋鲇氡嗦氲慕峁腥肆匙颂砬榉治觥T谌肆车淖态及面部表情分析中,可以通过面部一些器官的相对位置及形状进行分析来确定。面部特征定位是姿态、表情分析的前提。迪秩肆惩枷竦淖远佟】或为人脸自动跟踪提供初始位置。可以利用面部特征定位的方法,对视频图像中的人脸图像进行自动跟踪,也可以为基于其它方法的入脸跟踪算法提供人脸器官的初始位置。萌肆趁娌刻卣鞫ㄎ幻枋龊捅嗦氲慕峁唇腥肆澈铣杉叭肆扯难总之,人脸图像的特征定位描述与编码有着广泛的作用,是许多其它的人脸图像研究工作的前提。早在上世纪八十年代,热嗽晔紫忍岢隽顺莆猄的主动轮廓线模型,悄芰考』囊恢帜P停诹υ际男究。长春工业大学硕士学位论文
本文的贡献状,外力引导它的行为。图像力将其拖向显著