基于肤色的AAM模型与人脸肖像画生成系统研究

"本篇论文主要探讨的是人脸检测技术，即Face Detection，这是计算机视觉和人工智能领域中的核心问题之一。人脸检测是人脸识别、三维虚拟人脸合成、人脸表情分析与合成等应用场景的关键基础，它涉及到图像处理的深入理解，尤其是目标检测算法的应用。 首先，作者对中国科学技术大学的学习生活表达了感谢，特别提到了董兰芳老师对其学术成长的指导以及图形图像实验室提供的研究环境和支持。论文第一章概述了研究的意义与背景，指出人脸特征点定位的重要性，强调了其在全球范围内作为计算机视觉、计算机图形学和模式识别研究的焦点。 在技术层面，第二章介绍了几种常见的人脸特征点定位方法，包括基于灰度和变化信息的方法，活动轮廓线模型，神经网络，可变形模板，主动形状模型，以及主动表观模型。这些方法各有优缺点，反映了当时研究的多元性和深度。 接下来，作者着重讨论了对主动 appearances model (AAM)模型的改进，特别是引入肤色信息的AAM模型。肤色模型在人脸检测中的运用，如高斯模型，被用来提升模型对不同肤色和光照条件下的适应性，特别是在人眼定位方法中发挥关键作用。这种改进有助于提高检测精度，尤其是在复杂场景中。 论文的第四章转向了一个实际应用——人脸肖像画生成系统。系统结构包括人脸特征提取（利用AAM模型）、面部器官的肖像画生成、头发提取，以及最终的肖像画合成和显示。这个系统展示了人脸检测技术在艺术创作中的潜力和实用性。 论文的结论部分总结了主要研究成果和贡献，同时提出了未来可能的研究方向，如如何进一步提高检测速度和准确度，或者探索更深层次的人脸分析和识别技术。最后，作者表达了对所有关心和支持者的感激之情。 这篇论文不仅涵盖了理论探讨，还包含了实际应用案例，展现了人脸检测技术的前沿进展和实际应用价值，为相关领域的研究者提供了有价值的研究资料和参考。"