旋转人脸模板匹配定位与旋转角度估算方法研究

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0 下载量 90 浏览量 更新于2024-08-10 收藏 174KB PDF 举报
旋转人脸的模板匹配定位与旋转角度估算方法 本文介绍了一种旋转人脸的模板匹配定位与旋转角度估算方法,该方法可以对平面内旋转的人脸图象进行匹配定位与角度估算。该方法使用非旋转的人脸模板来匹配平面内旋转的人脸图象,从而减少了计算负担。 模板匹配是机器视觉中的一种重要方法,它可以应用于光流场求解、三维景物的描述、目标物体的位置获取等方面。经典的模板匹配算法通过计算模板与待匹配图象的某个区域(子图)的相似度来判断已知模式是否在目标图象中存在,如果存在则得到其位置。 本文的方法将圆投影法与Zernike矩法相结合实现了旋转人脸图象的定位与旋转角度估算。圆投影法是一种常用的图象处理方法,它可以将图象投影到一个圆形的坐标系中,从而实现图象的旋转不变性。Zernike矩法是一种常用的图象特征提取方法,它可以将图象的特征信息提取出来,从而实现图象的匹配定位。 本文的方法可以实现旋转人脸图象的定位与旋转角度估算,且具有良好的抗噪声特性。该方法的关键步骤是计算模板与子图的相似度,通过计算相似度可以判断模板是否在目标图象中存在,如果存在则得到其位置。 计算相似度的方法是相关法,公式为: D(m,n)=∑∑IS(f,)-T(i,) 其展开式为: MD(m,n)=∑∑[s(,)-2∑∑s(,)×(f,)+∑∑[(f,) 其中第一项是子图的能量,第二项是子图和模板的互相关,第三项表示模板的总能量。通过计算相似度可以实现模板与子图的匹配定位。 本文的方法可以应用于机器视觉、图象处理、人脸识别等领域,具有广泛的应用前景。 在实际应用中,本文的方法可以用于人脸识别、人脸检测、图象检索等领域。例如,在人脸识别系统中,可以使用本文的方法来实现人脸的定位与旋转角度估算,从而提高系统的识别率。 本文的方法可以实现旋转人脸图象的定位与旋转角度估算,具有良好的抗噪声特性,且可以应用于广泛的领域。 在机器视觉领域中,本文的方法可以与其他图象处理方法相结合,实现更好的图象处理效果。例如,可以将本文的方法与图象分割方法相结合,实现图象的分割与匹配定位。 在人脸识别领域中,本文的方法可以与其他人脸识别方法相结合,实现更好的人脸识别效果。例如,可以将本文的方法与深度学习方法相结合,实现更好的人脸识别效果。 本文的方法可以实现旋转人脸图象的定位与旋转角度估算,具有良好的抗噪声特性,且可以应用于广泛的领域。