实时人脸特征提取

快速精确的人脸特征提取是人脸识别和表情分析的基础.文中提出了一种新型高效的视频人脸几何特征实时提取方法.视频输入图像以加权图形式表示,通过在加权图上的随机游动实现人脸像素级特征的自动提取,脸部特征包括外轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴唇.加权图采用8-邻接结构,定义在图的边上的加权值反映随机游动通过该边的似然度.随机游动模拟了一个各向异性的扩散过程,此扩散过程在滤除图像噪声点的同时保留下脸部特征点.随机游动从一些事先通过颜色和运动信息确定的、最具人脸特征的种子点开始,通过随机游动获得的人脸特征点以其原始形式统一保存在多个链表结构中,并根据人脸各部分的相对位置聚集成对应的特征点集合.有关人脸结构的先验知识通过Bayes方法结合到分析过程中.为了便于高层视觉计算,采用统计形状分析方法,将人脸特征点进一步表示成形状和配准信息,形状是具有仿射不变特性的几何信息,用于描述人脸的全局特征.形状的距离度量采用Procrustes距离.实验结果表明,提出的方法快速高效,能够实时地从视频中提取出人脸特征,在一定程度的光线变化、尺度变化、头部转动、手部干扰的情形下仍可以正常工作.