一种基于ICA和灰度信息的人脸特征定位方法
随着多媒体技术的发展,人脸图像在各种领域中具有越来越重要的作用,如人机交互系统、视频监测系统、人脸图像数据库管理系统、人脸检测与识别系统等.在各种人脸图像的应用系统中,人脸特征定位是重要组成部分之一.目前研究的人脸定位方法,基于定位所依据的基本信息的类型,主要可分为三类:一是基于模板匹配的方法,这种方法是使用可变参数的模板,在搜索区域内通过调整参数,匹配眼、鼻和嘴等人脸特征;二是基于图像灰度及色彩信息和几何信息的方法,其中利用图像灰度及色彩信息进行定位的方法是通过利用脸部特征的灰度或者色彩与人脸中其他部位不同的先验知识,进行特征定位的,而几何信息方法如Snakes和点分布模型(Point Distributed Models,PDM)方法,则是利用边界信息或者控制点的方法来定位人脸特征;三是基于外观信息的方法,如主元分析(Primary Component Analysis,PCA)方法,使用人脸特征部位的外观信息,来匹配图像中的特征部位. 本文提出一种使用ICA和人脸图像灰度信息进行人脸特征提取的新方法。从理论上讲，ICA相比于PCA方法，能够分析提取信号的高阶统计信息;从实践中，ICA用于人脸图像识别时，对于表情和姿态变化，相对于PCA有更好的鲁棒性。因此当使用ICA方法进行人脸特征提取时，能够得到更好的实验效果.本文研究基于ICA及人脸图像灰度信息的人脸特征定位。
人脸特征定位 ICA 灰度信息 数据库管理 模板匹配 鲁棒性
武妍 刘博
同济大学计算机科学与技术系,上海,200092
国内会议
第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC”2006)
浙江金华
中文
238-241
2006-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）