基于phow特征的人脸姿态识别算法研究

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5、00399_LW硕士学位论文基于PHOW特征的人脸姿态识别算法研究作者姓名：王健学科专业：计算机应用技术指导教师：闫华教授培养院系：计算机科学与技术学院二○一六年五月PHOWBasedFeatureDetectionforHeadPoseEstimationADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangJianSupervisor：Prof.YanHuaSchoolofComputerScienceandTechnologyShandongUniversityofFina

6、nceandEconomics中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：37_0812_11045632016100399_LW硕士学位论文基于PHOW特征的人脸姿态识别算法研究作者姓名：王健申请学位级别：工学硕士指导教师姓名：闫华职称：教授学科专业：计算机应用技术研究方向：数字图像处理学习时间：自2013年9月1日起至2016年6月30日止学位授予单位：山东财经大学学位授予日期：2016年6月摘要摘要人脸姿态识别是计算机视觉领域和人脸识别领域的一个重要研究方向，是人脸识别系统中至关重要的一步，具有广泛的应用价值和良好的市场前景。当前

7、，国内外对于人脸姿态识别的研究都投入了可观的人力、物力和财力。相关的研究方法根据实现原理的不同，可分为基于模板的方法、基于检测的方法、基于人脸几何特征的方法、基于特征回归的方法、基于子空间学习的方法、基于局部约束模型的方法等等；根据数据源类型的不同，可分为基于彩色图像的方法、基于深度图像的方法和基于3D图像的方法等。尽管人脸姿态识别研究已经取得了重大的突破，但是由于图像采集、人脸检测、姿态识别等过程中软硬件条件的制约，目前存在的人脸姿态识别方法在实际应用中仍存在一定的局限性：仅能识别小范围的单个方向上的离散的人脸姿态变化，针对光照变化、

8、局部遮挡和表情变化等影响因素的鲁棒性不高，对于复杂的多个方向同时变化的人脸姿态仍无能为力。本文提出了基于PHOW的人脸姿态识别算法以解决提取可以更准确描述人脸姿态变化特征的难题。其中，SIFT尺度不变特征转