基于特征点定位的人脸合成及视觉疲劳检测研究

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1、基于特征点定位的人脸合成及视觉疲劳检测研究作者姓名陆阳导师姓名、职称田春娜副教授一级学科信息与通信工程二级学科信号与信息处理申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年11月学校代码10701学号1202121146分类TN82号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于特征点定位的人脸合成及视觉疲劳检测研究作者姓名:陆阳一级学科:信息与通信工程二级学科:信号与信息处理学位类别:工学硕士指导教师姓名、职称:田春娜副教授提交日期:2014年11月ResearchonHumanFaceSynthesisandVisualFatigue

2、DetectionBasedonFacialLandmarkLocatingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinInformationandCommunicationEngineeringByLuYangSupervisor:AssociateProf.TianChunnaNovember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交

3、的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大

4、学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要随着计算机视觉领域的快速发展，人脸信息处理在人脸图像合成、视觉疲劳检测等应用领域发挥着越来越重要的作用。光照、姿态、表情等多种因素使得人脸图像存在复杂性，而人脸显著特征点的精确定位能提高复杂情况下的多姿态人脸合

5、成与视觉疲劳检测的效果。因此，本文研究基于人脸图像显著特征点定位的多姿态人脸图像的合成和视觉疲劳检测。取得的主要创新性研究进展概括如下：针对基于混合树模型特征点定位不精确和基于监督下降法中人脸漏检率较高的问题，提出了将混合树模型与监督下降法相结合的多姿态人脸图像检测与特征点定位算法。该方法采用混合树模型对多姿态人脸图像进行初定位，通过监督下降法对人脸五官轮廓特征点进行精准定位，结合混合树模型得到的人脸外轮廓特征点得到整张人脸图像的显著特征点。本文提出的方法能精确定位多姿态人脸的外轮廓和五官轮廓特征点。针对多姿态人脸合成中人脸姿态空间的非线

6、性难以表示的问题，结合张量分析和姿态流形建模，提出一种改进的多姿态人脸图像合成算法。该方法通过对多姿态训练集人脸的形状信息进行张量分解，在姿态子空间通过样条拟合得到人脸形状的姿态流形，在身份子空间通过稀疏表示合成出测试图像的身份信息，用于合成新身份下的形状姿态流形。针对眼角和鼻翼因视角的转动而造成的图像拉伸的问题，通过几何关系构造4个新的特征点的方法进行优化，最后通过仿射变换将正面测试人脸的纹理映射到形状姿态流形上，合成多姿态人脸图像。实验结果表明，所提方法得到的多姿态人脸合成图像较好的保持了测试人脸的形状和身份信息，并且合成的人脸纹理逼

7、真、自然。针对基于人脸的视觉疲劳检测算法需要快速准确的定位人脸的显著特征点，本文通过Adaboost人脸检测器对人脸进行初定位，利用监督下降法精确定位和跟踪视频中的人脸特征点，并根据双眼面积眼距比、嘴部高宽比来制定视觉疲劳判定准则，从而提出基于监督下降法的视觉疲劳检测算法。通过在驾驶视频和仿真视频上测试的结果表明本文的方法能够准确的判断视觉疲劳。关键词：人脸特征点定位，多姿态人脸图像合成，视觉疲劳检测，混合树模型，监督下降法论文类型：基础研究类I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTWiththerapiddev

8、elopmentofcomputervisiontechnology,humanfacialinformationprocessingplaysanimportantroleinfieldso