[发明专利]一种基于ASM算法的人脸特征定位方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，主要涉及生物特征鉴别中的人脸识别技术。

背景技术

在当今信息化时代，如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是一个必须解决的关键社会问题。为此，生物特征鉴别技术悄然新起，并成为目前世界信息安全管理领域的前沿研究课题。生物特征鉴别技术是指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。人脸识别技术是生物特征鉴别技术的一个分支，是计算机图像处理技术和模式识别技术在个人身份识别领域的应用，由于其终身不变性和图像来源不需要人特别配合等特性，近年来已经成为生物特征鉴别的热门发展方向。人脸自动识别技术，在居民小区、公司单位的门禁系统、银行、公安、机场、网络等方面应用广泛，具有巨大的经济价值和现实意义。现在它已经使用在边境检查、通观认证、银行提款、信息管理和建筑物安全管理等，还可以使人们摆脱记忆信用卡号、银行帐号、身份证号、网络登录号的繁琐。随着数字信号处理技术和图像处理技术的发展，人脸识别已经越来越受到人们的重视。详见文献：John G.Daugman，“HighConfidence Recognition of Persons，”The Proceeding of IEEE 35^th International CarnahanConference on Security Technology，pp.254-263，2000所述。

在人脸识别技术中，人脸图像的检测定位是人脸识别的第一步，它的执行准确度将直接影响整个人脸识别系统的识别率。在实际中，由于人脸区域常常受到头发，眼睛，胡子和一些饰物的遮挡和光照的影响，人脸定位算法的准确性和有效性还有待进一步提高。如何在存在头发，眼睛，胡子和一些饰物的遮挡和光照影响问题的低质量人脸图像中，快速精确地定位出人脸，并对其边界或位置用数学模型进行描述是我们研究的主要问题。详见文献：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。

现在通常使用的人脸定位的方法大致有以下三大类，应用最为广泛的是基于统计学的定位方法：主动形状模型(即active shape model，ASM)算法、主动外观模型(即active appearancemodel，AAM)算法等。

(1)基于肤色的彩色图定位方法。它通过肤色模型进行粗定位，寻找含有肤色的区域作为人脸的候选区，然后再在这些候选区利用人脸模板进行匹配或者利用圆检测定位眼睛从而定位出人脸区。在实际应用中此类方法对光照有一定的要求，光照改变的情况下定位结果 会出现不可预料的结果。详见文献：Rein-Lien Hau and Anil K.Jain.Face Detection in ColorImage[J].IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，may 2002.和文献：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)基于变换域的定位方法。基于小波变换的人脸定位方法。它是通过一定的算子，提取出人脸图像中的不同频率的成分，从而搜索到人脸所在的位置。其缺点是在于背景细节的干扰，使得人脸定位结果不准确。详见文献：Jarmo Ilonen，Joni-Kristian Kamarainen.“ImageFeature Localization by Multiple Hypothesis Testing of Gabor Features”IEEE Transactions onimage processing，vol.17，no.3，March 2008。