基于肤色信息的AAM模型在人脸识别中的应用

"这篇论文主要探讨了人脸识别技术，特别是通过分析和比较人脸视觉特征信息来进行身份验证的计算机技术。论文作者在中国科学技术大学完成了这项研究，得到了导师董兰芳老师的指导以及图形图像实验室的支持。文中详细介绍了不同的人脸特征点定位方法，包括基于灰度及变化信息、活动轮廓线模型、神经网络、可变形模板、主动形状模型和主动表观模型。此外，还特别强调了对主动形状模型（AAM）的改进，利用肤色信息来优化人脸识别的性能。论文还提出了一套人脸肖像画生成系统，该系统能够提取和合成面部特征，包括面部器官和头发，生成逼真的肖像画。最后，论文总结了主要的研究成果和未来的研究方向，指出人脸特征点定位在多个领域的重要性，并且存在一些尚未解决的问题，比如进一步提高识别精度和处理复杂环境的能力。" 这篇论文详细阐述了人脸识别技术的基础理论和应用，特别是在人脸识别系统中人脸特征点定位的重要性。作者首先介绍了人脸识别技术的研究背景和意义，然后对国内外的相关研究进行了综述。接下来，论文深入探讨了多种特征点定位方法，这些方法包括基于灰度信息的变化检测，使用活动轮廓线模型来跟踪面部边界，运用神经网络进行模式识别，以及采用可变形模板和主动形状模型来适应人脸的形状变化。在第三章中，作者提出了一种基于肤色信息改进的AAM模型，通过肤色模型来辅助人眼定位和提高搜索效率。 论文的第四章描述了一个实际的人脸肖像画生成系统，该系统包括人脸特征的提取、肖像画的合成和显示等步骤。系统不仅能够利用AAM模型提取面部特征点，还能根据这些特征生成各面部器官的肖像画效果，并能处理头发部分，最终合成出完整的人脸肖像。通过这个系统，作者展示了理论研究如何转化为实际应用。 在结论部分，作者总结了论文的主要贡献，包括提出的新模型和系统，同时也指出了未来研究需要关注的挑战，如提升模型的鲁棒性和处理光照、遮挡等因素的能力。这篇论文对于理解人脸识别技术的现状和发展趋势，以及如何利用这些技术创造实用的应用具有很高的价值。