《基于立体视觉的人脸特征定位及重建》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于立体视觉的人脸特征定位及重建（66页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 论文题目论文题目 基于立体视觉的人脸特征定位及重建基于立体视觉的人脸特征定位及重建 作者姓名作者姓名 刘刘 岗岗 指导教师指导教师 刘济林刘济林 教授教授 学科学科(专业专业) 通信与信息系统通信与信息系统 所在学院所在学院 信息科学与工程学院信息科学与工程学院 提交日期提交日期 2005 年年 5 月月 浙江大学硕士学位论文 1 摘摘 要要 人脸自动识别是模式识别领域的一个重要课题。 它可广泛应用于公安、 商业、 交通等部门的身份识别中。人脸识别技术已有了深入的研究，并显示了强大的身 份识别能力。传统的基于二维平面内的人脸识别方法很难摆脱光照强度、光源方
2、 向和人脸拍摄时的姿态影响。在这些因素的作用下，识别系统主要表现为：识别 率显著下降，识别效率降低，这些都极大地限制了人脸识别的应用。3D 数据真 实反映了物体在三维空间中的形状，表征了对象的实际尺寸，它具有对姿态和光 照不敏感的特性。随着 3D 数据获得技术如激光扫描、双目和多目立体视觉等的 进步，3D 数据研究受到了更多的关注。该文通过 Digiclops 立体视觉系统，在二 维识别中引入三维立体视觉的研究方法， 使得识别更加近于现实生活中的生物识 别模型，提高系统识别率。 该文首先通过三目立体视觉系统生成人脸的彩色图和深度图， 利用其肤色和 深度信息，唯一确定面部区域，最后再对面部肤色区
3、域轮廓提取结合 snake 算法 提取出整个人脸轮廓；其次该文尝试通过 2D 跟 3D 相结合的方法提取出人脸特 征点；最后利用三幅不同姿态下深度图重建三维人脸模型，通过欧氏空间的旋转 和平移变换，并利用投影矩阵，得到各姿态下二维人脸图像，调整了人脸姿态的 方向，使得它的投影视图更加接近人脸库中的原型，弱化了人脸拍摄时的姿态因 素的影响。 关键词：立体视觉关键词：立体视觉 轮廓提取轮廓提取 人脸特征检测人脸特征检测 三维重建三维重建 浙江大学硕士学位论文 2 Abstract Automatic face recognition is one of the most important sub
4、ject in the field of pattern recognition. It can be widely used in the departments in charge of security, trading and transportation. There have been some deep researches in face recognition and showed quite reasonable results. But restricted by the resources in the face libraries, traditional 2D fa
5、ce recognition algorithms could hardly get rid of the impacts caused by light intensity, light direction and face pose. Because of the above problems, the recognition rate of the algorithms dropped dramatically and greatly restricted the use of the algorithms. In this thesis, we proposed an algorith
6、m with the help of Digiclops stereo vision system. By means of 3D information of the face, we could get higher recognition rate. We use Digiclops Stereo Vision System to get color images and depth images of faces. Then we make use of skin luma and depth information to get the face area. Lastly we ex
7、tract face contour in the face region using Snake algorithm; 3D data is necessary to benefit from independence of volume information relative to rotation and scale. A 3D description brings much more information, possibly rotation and scale independent. Nowadays with advance of 3D capturing tools, la
8、ser scanners and high-speed stereo machines, interests in 3D data processing have been increased. Because of the different advantages of 2D and 3D data, we tried to combine them together in order to extract the feature points of the face. Lastly we reconstructed 3D face models with 3 depth maps in d
9、ifferent poses. We applied rotation and translation transformation to the 3D face models and projected it to the 2D image plane to get the 2D images of different poses. With the 2D images of different poses, we weakened impacts caused by different poses. Keywords: stereo vision, contour extraction,
10、facial feature detection, 3D reconstruction 浙江大学硕士学位论文 3 目目 录录 摘摘 要要.1 Abstract.2 目目 录录.3 第一章第一章 绪论绪论 .5 1.1 课题研究的意义1.5 1.2 课题研究的目的.7 1.3 论文的主要内容.10 第二章 Digiclops 三目立体视觉系统简介第二章 Digiclops 三目立体视觉系统简介.12 2.1 引言.12 2.2 立体视觉原理.13 2.2.1 双目立体视觉模型.13 2.2.2 立体视觉组成.15 2.2 Digiclops 三目立体视觉系统12.17 2.3 本章小结.24 第三章 人脸轮廓提取第三章 人脸轮廓提取 .25 3.1 引言.25 3.2 算法基本思想.26 3.3 算法描述.27 3.3.1 肤色检测.
