题目：几何结构与梯度统计相结合的目标检测算法

目标检测是在图像或视频中自动寻找定位一些特定目标的过程，它是计算机视觉领域的一个热点和难点，面临着背景变化、光线变化、目标本身形状、角度变化等多重挑战。人脸是最常见的目标，不仅存在着肤色、五官等个体差异，而且即便是同一个人的脸也会随着年龄、姿态、表情等的变化而千变万化，是最典型的检测目标，因此本文对于目标检测算法的研究均以人脸关键点的检测为例，它是人脸识别、表情分析、视线检测、动画制作等多个人脸相关技术的研究基础，近年来受到广泛的关注。

本文的主要研究内容是几何结构与梯度统计相结合的关键点检测算法及其在虚拟试戴系统中的应用。首先研究了CS-LBP梯度统计特征与几何结构形变相结合的人脸关键点检测算法，在原有算法基础上提出了一种九关键点的改进检测算法，对其中人脸框的定位、局部梯度统计特征以及模型参数的训练做了详细阐述，改进后的算法较原有算法在检测精度和一定误差范围内的检测率方面均有提高，并且更适用于本文对于目标检测算法的应用方向。

在目标检测众多的应用方向中，本文选择了图形学和图像学相结合的新型热点技术——虚拟试戴，它是一种典型的增强现实技术，其目的是使得人们可以在电脑前体验到尽可能真实的试戴效果，解决网购中无法亲身体验的问题。本文将上述关键点检测算法应用于虚拟试戴，实现了单幅图像的真实感虚拟试戴技术，重点解决虚拟模型三维注册和虚实图像合成两方面的问题。在视频虚拟试戴方面，本文研究了适用于实时检测的SCMS关键点检测算法，包括算法基础CLM模型和算法具体原理两方面，并将其应用于视频虚拟试戴。实验结果表明，本文提出的虚拟试戴技术能够满足对眼镜、帽子等头部饰品的试戴要求，实用性强，速度快，效果逼真。