改进的主动形状模型在人脸识别中的面部特征提取

"这篇论文是关于基于主动形状模型的人脸特征提取的研究，主要探讨了如何利用这种方法提升人脸识别系统的性能。作者首先介绍了人脸识别的重要性及其技术发展，指出在非理想条件下仍存在许多挑战，尤其是面部关键特征的精确定位。然后，论文深入研究了主动形状模型(ASM)在人脸检测和特征定位中的应用，包括图像预处理、面部特征精确配准等步骤。" 文章详细阐述了人脸检测作为人脸识别的前提，分析了当前常用的人脸检测技术。图像预处理作为基础环节，论文列举了几种基本的预处理方法，这些方法对于确保后续识别过程的准确性至关重要。接着，论文转向面部特征定位，特别关注了基于ASM的人脸定位算法。ASM是一种利用点分布模型来描述和预测形状变化的方法，论文在样本对齐、形状建模和灰度模型构建等方面进行了探讨。 为了改进标准的ASM，论文提出了局部区域约束和边缘约束的搜索策略，优化了特征点搜索过程。同时，为了提高特征点标定的精度和效率，设计了一种半自动的特征点标定工具，增加了特征点之间的相关性。实验结果显示，这种改进的主动形状模型在脸部特征提取上表现出色，显著提升了面部特征定位的精度，并且优于传统的ASM方法。 关键词涉及到人脸识别、主动形状模型、图像预处理和面部特征提取，这些都是本研究的核心内容。这篇大连理工大学的硕士学位论文通过深入研究和创新，为实际应用中更鲁棒、更实用的自动人脸识别系统提供了理论和技术支持。