摘要:在当今社会,随着监控镜头的不断发展,人脸识别技术已经运用到社会的各个角落,比如在身份验证,监控,安全,执法,人机交互等等,它已经深入到人们生活的各个方面中去,在国内的很多地方的考勤系统,用户注册系统都是运用人脸识别技术。并且人脸识别在镜头上的应用是十分隐蔽的,不容易被人发现,不影响人的正常生活,也正因为如此,人脸识别可以在犯罪人员毫不知情的情况下锁定他,进而迅速被抓捕。因此,人脸识别十分地受欢迎。
-本文主要阐述的是实现人脸识别中的关键一步人脸特征对齐的CFSS算法,即由粗到精的形状搜索算法,该算法是利用Matlab工具实现一种新的基于由粗到精形状搜索的人脸对齐框架,与传统的级联回归算法相比,由粗到精形状搜索算法在初始阶段就将所有的图像,包括不同的形状,采用粗阶段的约束方案进行检索,缩小搜索范围,再进行下一步精细阶段,更细致的检索,进一步缩小范围,直至成功人脸特征对齐。当然,在检索过程中,会对大量的人脸图像进行特征定点,构建形状模型,在最后的形状搜索阶段进行模型匹配,地标点对比的误差值最小的也就是最后成功特征对齐的图像。阶段渐进和自适应搜索使得由粗到精形状搜索算法有着更加快捷,准确的反应速度。最后使用300W数据集检验该算法的可靠性与准确性。
关键词:人脸特征对齐;CFSS算法;特征定点;300W数据集
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1 研究的背影与意义-1
1.2 国内外研究现状-1
2 课题研究分析....3
2.1 CFSS算法概述-3
2.2 与传统人脸对齐算法对比的优缺点-4
2.3 课题开发环境-4
3 CFSS算法详细设计与实现-6
3.1 由粗到精的形状搜索机制-6
3.2 估计次区域中心x¯-6
3.3 估计概率分布PR-8
3.4 PCA降维-9
3.5 形状混合搜索功能-10
4 实验结果与分析-12
4.1 300W数据集-12
4.2 实验测试结果-12
结 论 .. 14
参 考 文 献-15
致 谢-16