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第 31 卷第 6 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.31No.6
2009 年 6 月 Journal of Electronics & Information Technology Jun. 2009
一种改进的 AAM 人脸特征点快速定位方法
范小九
①
彭 强
①
Jim X Chen
②
夏 旭
①
①
(西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610031)
②
(乔治梅森大学计算机科学系 美国弗吉尼亚 22030-4444)
摘 要:传统的 AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位改进方法通常关注于拟合效率上,没有具体考虑
拟合初始位置和模型实例的特征,因此定位准确率和速度并不理想。该文提出了一种基于人脸特征检测和简单三
维姿态估计的拟合初始位置改进和模型实例选择方法。首先采用 Adaboost 算法对图像中人脸特征进行预检测,
然后充分利用 YCbCr 色彩空间人脸肤色特性对无法检测或检测不完全的图像进行特征提取,最后根据特征区域
计算鼻尖坐标和人脸偏转角,合理调整拟合中心位置和模型实例,并在拟合过程中引入 ATLAS(Automatically
Tuned Linear Algebra Software)线性代数软件包,实现矩阵优化。基于 IMM 人脸库的仿真实验表明,该方法与
传统反向组合 AAM 相比,拟合准确率提高约 43%,时间消耗降低约 62%。
关键词:人脸识别;AAM;反向组合算法;Adaboost;三维姿态估计;ATLAS
中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1009-5896(2009)06-1354-05
An Improved AAM Fast Localization Method for Human Facial Features
Fan Xiao-Jiu
①
Peng Qiang
①
Jim X Chen
②
Xia Xu
①
①
(School of Information Science & Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)
②
(Department of Computer Science, George Mason University, Fairfax VA 22030-4444, USA)
Abstract: Traditional AAM (Active Appearance Models) improved methods on human facial features localization
always concentrate on fitting efficiency without any concrete analysis of characteristic of the initial position and
model instance, thus the location accuracy and speed are both not ideal. An initial position correction and model
instance selection method based on facial features detection and simple 3D pose estimation is proposed. Adaboost
algorithm is applied to pre-detection of facial features in the images firstly, then to extract features from the
images that could not be detected or have been incompletely detected using facial skin properties in YCbCr color
space. Finally,calculate the coordinate of the nose tip and deflection angle of the face according to features region,
properly adjust the fitting center position and model instance and introduce linear algebra software
ATLAS(Automatically Tuned Linear Algebra Software) into fitting process for matrixes optimization. Simulation
experiments on IMM face database show that proposed method has increased the fitting accuracy rate by about
43% and the time consumption is decreased by about 62% comparing with traditional Inverse Compositional
AAM Algorithm.
Key words: Face recognition; Active Appearance Model (AAM); Inverse compositional algorithm; Adaboost; 3D
pose estimation; Automatically Tuned Linear Algebra Software (ATLAS)
1 引言
人脸特征定位是人脸识别的一个核心环节,在 MPEG-
4 视频编码、视频安全监控等领域应用广泛。利用 AAM 算
法
[1,2]
进行特征点定位是近年来国内外学者关注和研究的热
点,它相比传统基于肤色、模板以及 Gabor 小波等方法具
有较高的效率和更好的准确性。
AAM 算法的拟合效率与模型的初始位置及模型实例关
2008-04-24 收到,2008-09-23 改回
国家自然科学基金(60672099)和西南交通大学 2009 博士研究生创
新基金资助课题
系密切,并直接影响其实际应用。初始位置包括坐标和平面
偏转角两方面,模型实例可以结合侧深度偏转角加以选择。
初始位置坐标通过鼻尖位置来确定,两种偏转角则通过面部
主要特征点(眼角点、鼻尖点和嘴角点)几何计算得到。2001
年,Viola 与 Jones 首先提出了基于 Adaboost 算法的人脸检
测方法。2002 年,Lenhart 对倾斜人脸检测进行了扩展,学
者们通过研究还将该方法引入到鼻子等脸部其他区域的检
测上,并使其具有极高的实时性与准确性
[3,4]
。YCbCr 色彩
空间与人的感知系统类似,能较好区别肤色区域和背景区
域,采用该空间下的一些算法能方便地对人脸进行检测判断
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