1、隨著科技技術(shù)的不斷進步和人們安全意識的逐步提高,人們對基于人臉應用的需求日益劇增。人臉相比于其他人體生物特征更容易觀察,更直接,因此基于人臉及其特征點的定位與應用成為當今圖像處理領域的研究熱點,具有非常廣泛的應用前景。人臉識別系統(tǒng)和疲勞檢測系統(tǒng)是現(xiàn)在人臉應用方面最具有實際意義的應用,它們關(guān)心的都是人類的安全問題,因此具有很重要的研究意義。人臉識別系統(tǒng)關(guān)注的是輸入圖像是否與人臉庫的中的圖像匹配;疲勞檢測系統(tǒng)研究的則是通過一定的準則,根據(jù)駕

2、駛員的實時情況對其的疲勞狀態(tài)進行檢測,并在必要時進行預警。它們都需要對人臉進行檢測,并對關(guān)鍵特征進行準確定位,從而為后續(xù)的工作奠定基礎。因此,特征點精確定位是人臉應用的關(guān)鍵,是研究的重點。本論文對于人臉應用中的人臉定位框的矯正、人臉特征點定位、以及疲勞檢測進行了深入研究,并在此基礎上對相關(guān)算法進行了創(chuàng)新性的改進。論文的主要工作如下:
　　1)系統(tǒng)地綜述了人臉特征點定位和疲勞檢測系統(tǒng)的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀。詳細總結(jié)了基于灰度信息、基于

3、先驗規(guī)則、基于幾何形狀、基于統(tǒng)計等人臉特征點定位方法,并分析和比較各種方法的優(yōu)缺點。同時介紹了幾種疲勞檢測方法,并對它們進行了比較和分析。
　　2)對人臉特殊器官的定位進行了研究,并在此基礎上對初始人臉定位框進行了矯正。首先介紹了基于模板的眼睛虹膜定位方法,然后介紹了基于FCM聚類的嘴巴定位方法。最后根據(jù)人臉的黃金分割比與實驗經(jīng)驗對Adaboost人臉定位框進行了矯正,并比較矯正前后對人臉識別準確度的影響。
　　3)介紹了基

4、于模型的兩種經(jīng)典的特征點定位算法:主動形狀模型(ASM)和主動外觀模型(AAM),并且對這兩種模型分別進行了實驗,通過理論地分析和實驗對ASM和AAM算法進行比較,討論了這兩種傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點。
　　4)基于傳統(tǒng)的主動形狀模型(ASM)思想,提出了模板匹配搜索(TMS)算法,進一步提高了定位精度,達到魯棒精確地定位特征點的目的。同時彌補了ASM只能對完全正面人臉進行定位的不足。
　　5)模擬駕駛場景,對眼睛和嘴巴進行定位,并