基于嵌入式的人臉姿態(tài)預處理算法研究及實現(xiàn).pdf

1、人臉識別作為一項關(guān)鍵的生物特征識別技術(shù)正受到越來越多的研究者的重視，當前的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合的理想情況下，取得了令人滿意的結(jié)果，但是在姿態(tài)、光照、表情等因素引起的人臉外觀劇烈變化的情況下，識別性能急劇下降。本文主要針對人臉識別中的姿態(tài)問題，提出了基于3DMM變形模板的人臉姿態(tài)估計方法。將基于主動表觀模型（AAM）的精確的人臉特征點定位和離線訓練的3DMM變形模板結(jié)合起來，使用POSIT姿態(tài)估計算法進行由粗到精的姿態(tài)估計，取得了較好的

2、姿態(tài)估計結(jié)果，為接下來的人臉姿態(tài)校正提供了很好的基礎(chǔ)。
　　 本文的工作主要圍繞精確的人臉特征點定位和由粗到精的人臉姿態(tài)估計兩項關(guān)鍵技術(shù)展開，工作重點為算法研究和工程實現(xiàn)。論文首先簡單介紹了本文系統(tǒng)的整體框架，接著對基于主動表觀模型（AAM）的人臉特征點定位和基于3DMM變形模板的姿態(tài)估計的基本理論和具體流程作了詳細的探討，并重點討論了兩項技術(shù)的核心模塊，包括混合表觀模型的建立方法和如何利用混合表觀模型進行人臉特征點的搜索算法，

3、基于3DMM變形模板的POSIT姿態(tài)估計算法等。通過深入比較分析現(xiàn)有算法并結(jié)合MATLAB仿真結(jié)果，針對本文系統(tǒng)的特點提出了合理有效的解決方案，包括基于EigenTransform變換的人臉姿態(tài)精確估計和基于線性優(yōu)化的人臉姿態(tài)估計算法等。
　　 最后，本文詳細介紹了基于雙核異構(gòu)處理器TMS320DM6446嵌入式平臺的人臉識別系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)軟件環(huán)境，深入闡述了人臉姿態(tài)預處理算法的移植和優(yōu)化。實驗測試結(jié)果表明:基于線性優(yōu)化的人