基于人脸侧影线角点的鼻尖定位新方法：鲁棒性与精度提升

本文研究了一种针对人脸表情和姿态变化下鼻尖点定位的创新算法，其主要目的是在复杂的识别环境中实现鼻尖点的快速和精确检测。鼻尖点作为人脸的重要特征，由于其位于面部中心，几何特性明显且对噪声干扰不敏感，对于人脸检测和识别具有重要意义。 研究方法首先运用了柱状人头模型进行人脸姿态的初步校正，这一步骤有助于减少表情和姿势变化对后续处理的影响。接着，作者采用旋转投影法来提取人脸的侧影轮廓线，这是关键步骤，因为侧影轮廓线可以提供相对稳定的信息，即使在表情和姿态变化时也能保持一定程度的一致性。 进一步，通过B样条尺度空间检测侧影线的角点，这些角点是定位鼻尖点候选区域的重要依据。作者利用角点的位置线索来缩小鼻尖点可能存在的区域，减少了搜索空间，提高了定位的效率。鼻尖点定位过程中，形状特征和凸出性被作为辅助信息，帮助算法更准确地确定最终位置。 实验结果是在CASIA 3D和BOSPHORUS三维人脸数据库上进行的，结果显示该方法在表情和姿态变化的情况下具有良好的鲁棒性，相较于基于先验信息和统计模板的方法，其定位精度得到了提升。这意味着该算法不仅适应性强，而且能够在实际应用中展现出优越的表现。 总结来说，这篇论文主要贡献在于提出了一种新颖的鼻尖点定位方法，它结合了人脸侧影线的角点检测技术，有效地解决了表情和姿态变化下鼻尖点定位的难题。这种方法在提高定位精度的同时，也展示了在实际人脸识别场景中的实用价值。这对于三维人脸特征点的提取和相关应用领域如生物识别、机器视觉和人工智能技术的发展具有积极的推动作用。