[發明專利]一種基于ASM算法的人臉特征定位方法

有效

• 申請號: 200910059648.5
• 申請日: 2009-06-18
• 公開（公告）號: CN101593272A
• 公開（公告）日: 2009-12-02
• 發明（設計）人: 解梅;徐華
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/36
• 代理公司: 電子科技大學專利中心
• 代理人: 葛啟函

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，主要涉及生物特征鑒別中的人臉識別技術。

背景技術

在當今信息化時代，如何準確鑒定一個人的身份，保護信息安全是一個必須解決的關鍵社會問題。為此，生物特征鑒別技術悄然新起，并成為目前世界信息安全管理領域的前沿研究課題。生物特征鑒別技術是指利用人體所固有的生理特征或行為特征來進行個人身份鑒定。人臉識別技術是生物特征鑒別技術的一個分支，是計算機圖像處理技術和模式識別技術在個人身份識別領域的應用，由于其終身不變性和圖像來源不需要人特別配合等特性，近年來已經成為生物特征鑒別的熱門發展方向。人臉自動識別技術，在居民小區、公司單位的門禁系統、銀行、公安、機場、網絡等方面應用廣泛，具有巨大的經濟價值和現實意義。現在它已經使用在邊境檢查、通觀認證、銀行提款、信息管理和建筑物安全管理等，還可以使人們擺脫記憶信用卡號、銀行帳號、身份證號、網絡登錄號的繁瑣。隨著數字信號處理技術和圖像處理技術的發展，人臉識別已經越來越受到人們的重視。詳見文獻：John?G.Daugman，“HighConfidence?Recognition?of?Persons，”The?Proceeding?of?IEEE?35^th?International?CarnahanConference?on?Security?Technology，pp.254-263，2000所述。

在人臉識別技術中，人臉圖像的檢測定位是人臉識別的第一步，它的執行準確度將直接影響整個人臉識別系統的識別率。在實際中，由于人臉區域常常受到頭發，眼睛，胡子和一些飾物的遮擋和光照的影響，人臉定位算法的準確性和有效性還有待進一步提高。如何在存在頭發，眼睛，胡子和一些飾物的遮擋和光照影響問題的低質量人臉圖像中，快速精確地定位出人臉，并對其邊界或位置用數學模型進行描述是我們研究的主要問題。詳見文獻：John?G.Daugman，“High?Confidence?Visual?Recognition?of?Persons?by?a?Test?of?Statistical?Independence，”IEEE?Transaction?on?Pattern?Analysis?and?Machine?Intelligence，volume15，no.11，pp.1148-1161，1993。

現在通常使用的人臉定位的方法大致有以下三大類，應用最為廣泛的是基于統計學的定位方法：主動形狀模型(即active?shape?model，ASM)算法、主動外觀模型(即active?appearancemodel，AAM)算法等。

(1)基于膚色的彩色圖定位方法。它通過膚色模型進行粗定位，尋找含有膚色的區域作為人臉的候選區，然后再在這些候選區利用人臉模板進行匹配或者利用圓檢測定位眼睛從而定位出人臉區。在實際應用中此類方法對光照有一定的要求，光照改變的情況下定位結果?會出現不可預料的結果。詳見文獻：Rein-Lien?Hau?and?Anil?K.Jain.Face?Detection?in?ColorImage[J].IEEE?Trans.Pattern?Analysis?and?Machine?Intelligence，may?2002.和文獻：M.H.Yang，N.A.huju.Detecting?human?faces?in?color?images[J].In：Proceedings?of?International?Conferenceon?Imaging?Processing，1998，1：127-130.

(2)基于變換域的定位方法。基于小波變換的人臉定位方法。它是通過一定的算子，提取出人臉圖像中的不同頻率的成分，從而搜索到人臉所在的位置。其缺點是在于背景細節的干擾，使得人臉定位結果不準確。詳見文獻：Jarmo?Ilonen，Joni-Kristian?Kamarainen.“ImageFeature?Localization?by?Multiple?Hypothesis?Testing?of?Gabor?Features”IEEE?Transactions?onimage?processing，vol.17，no.3，March?2008。