基于BP神經網絡的嘴型分類算法

魏　爽

(西安電子科技大學 電子工程學院， 陜西 西安 710071)

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基于BP神經網絡的嘴型分類算法

魏爽

(西安電子科技大學 電子工程學院， 陜西 西安 710071)

針對傳統嘴型分類中醫生肉眼觀察主觀性大且無法量化等問題，文中提出一種嘴型分類算法。該算法在人臉特征點標定ASM的基礎上，提取嘴型模板，經過一系列旋轉、二值化以及重采樣構建特征向量，然后利用BP神經網絡進行訓練完成嘴型分類。實驗結果表明，該算法可以實現較為準確的嘴型分類，對臨床醫療整形具有一定的參考價值。

ASM；嘴型分類；BP神經網絡

近年來，與人臉相關的處理技術受到了越來越廣泛的關注，并取得了一定的研究成果[1-4]，所以利用計算機人臉技術輔助醫療整形是具備可行性的，而且具有可觀的應用前景。對此，本文提出了一種嘴型分類算法，該算法的主要思想是利用ASM(Active Shape Model)[5-6]算法標定人臉特征點，接著在此基礎上構建嘴型模板，經過一系列旋轉、二值化以及重采樣構建特征向量。然后利用BP神經網絡算法進行訓練，最終完成不同嘴型的分類。實驗結果表明，該算法對嘴型實現了較準確的分類。

1　人臉特征點標定ASM

在進行嘴型分類之前需標定人臉的特征點，本文采用人臉特征點標定的經典算法ASM來解決該問題。ASM算法主要分為ASM建模和ASM匹配兩部分。ASM建模是利用樣本圖片進行訓練探索出目標形狀變化的規律，其主要分為形狀建模和局部紋理建模。它首先利用人臉樣本庫標定的特征點獲取人臉形狀信息，通過形狀對齊去除形狀變化的各類姿態的影響，并用PCA(Principal Component Analysis)[7]統計形狀模型。……