Matlab实现人脸对齐：三点法与仿射变换

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"基于空间几何变换的人脸对齐是一种常见的计算机视觉技术，特别是在人脸检测和识别应用中。本文主要讲解了如何在MATLAB中实现这一过程，特别关注了仿射变换作为关键步骤。仿射变换允许对图像进行包括缩放、旋转、平移和剪切在内的多种操作，通过一个4x4的矩阵来表示这些变换。在人脸对齐过程中，首先需要确定两个关键点，例如左眼、右眼和嘴巴的位置。在MATLAB中，我们可以定义这些特征点的位置，并利用用户交互的方式获取输入图像中对应特征点的坐标。使用`ginput`函数可以方便地在图像上点击并标记这些点，存储在变量`landmark`中。对于特征点的匹配，文章提到了两种方法来创建表示空间几何变换的`tform`结构。第一种是`cp2tform`函数，它接受移动点和固定点的坐标，以及指定的变换类型（在这个案例中，是'affine'）。第二种方法是`estimateGeometricTransform`，它根据匹配的点对计算几何变换。 `estimateGeometricTransform`函数需要两个匹配点集作为输入，然后根据指定的变换类型（在这里是仿射变换）来估计最佳的几何转换。函数返回的`tform`结构能够应用于原始图像，通过调用`tform(inputImage)`，就可以得到经过人脸对齐处理的目标图像。整个流程的关键在于找到稳定的特征点对，然后通过这些点来计算出适当的仿射变换，确保人脸在不同角度、光照条件下都能保持相对一致的姿势。这种方法在人脸检测和人脸识别算法中具有重要作用，因为它能够标准化人脸，使得后续处理（如特征提取和识别）更加准确和鲁棒。"

基于空间几何变换的人脸对齐（Matlab 内置函数实

现）

1.仿射变换

在人脸对齐中，常常会将图像进行空间几何变换，仿射变换是其中最常用的一种空

间变换形式。可以用如下的矩阵形式表示：

T 1] z [=1] [ wyx

仿射变换实际是对图像按比例缩放、旋转、平移或剪切的组合，具体取决于变换矩

阵 T 中元素的取值。

2.基于三点的人脸对齐

现在，我们关心的是如何准确的得到所需的仿射变换。这首先需要两组匹配的特征

点坐标，而已知的是，人脸对齐中目标图像特征点的位置是一组经验值，可以用如下代

码来描述：

rows= 200;cols= 200;%目标图像大小

rowFrac= 0.35;colFrac= 0.65; %用于定义特征点位置的比例系数

le=[(1-colFrac)*cols,rows*rowFrac]; %左眼

re=[colFrac*cols,rows*rowFrac]; %右眼

mouth=[0.5*cols,rows*(1-rowFrac),]; %嘴巴

landmark_tool=[le;re;mouth];%基于三点的特征点坐标

因此我们只需得到输入图像中特征点的坐标就可以了，可以选择利用鼠标选取特征点：

TOLNUM=3; %特征点个数

landmark=[];

for k=1:TOLNUM

a=ginput(1);

plot(a(1),a(2),'b.');

landmark=[landmark;a];

end%得到特征点坐标

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