基于統計形狀模型的面部特征提取隨機方法

樊　鑫　齊　春　梁德群　黃　華

摘要：針對在復雜背景和部分遮擋情況下提取面部特征輪廓的困難，提出了一種基于統計模型的隨機方法．該方法將面部特征輪廓作為動態隨機過程的狀態序列，并應用統計方法建立人臉整體形狀模型和特征形狀模型，分別構造面部特征間和面部特征內控制點樣本的預測方程，最后利用序列蒙特卡洛方法估計隨機狀態．該方法給出了面部特征提取的隨機描述，打破了確定性方法對單高斯分布和輪廓形狀線性變化的依賴性，實現了輪廓的準確可靠提取．對100幅正面人臉圖像的實驗結果表明，輪廓定位相對誤差僅為2．7％．對標準人臉檢測數據庫中傳統算法很難處理的復雜背景和部分遮擋情況，該方法能夠正確定位面部特征輪廓．關鍵詞：面部特征提取；隨機狀態估計；統計形狀模型；序列蒙特卡洛方法中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：0253—987X(2004)06—0603—04