● 摘要
人脸跟踪技术是近年来电子工程与计算机视觉领域较为热点的研究方向之一。它在很多领域，如智能监控，公共安全以及视频会议等都有着广泛的应用前景。本文的主要研究内容是基于主动外观模型(AAM)的人脸跟踪系统的设计。本文首先从计算机视觉的三维映射模型，摄像机的标定以及人脸检测的方法等方面阐述了人脸跟踪系统的基本准备工作。接下来，结合基本的主动外观模型，本文从实际应用的角度出发，建立了一个用于实现人脸跟踪系统的主动外观模型。模型包括形态模型和纹理模型。在形态模型中，本文采用一个三维人脸形状模型来实现人脸的表达，并以人脸的位置，姿态以及表达人脸形状的参数作为形态模型中的参数。通过图像的几何归一化使得输入的任意位置姿态的人脸图像具有可操作性和可比性。纹理模型从图像的纹理出发，主要通过主成分分析(PCA)的方法建立训练集用于学习，在人脸跟踪的过程中实现对输入人脸图像的重建。主动外观模型的主要思路是利用最小化输入图像和通过训练集重建的图像之间的残差，结合非线性优化的方法，实现对参数的最优估计，从而实现对人脸的实时跟踪。根据所设计的相关模型，本文建立了一个基于主动外观模型的人脸跟踪系统。系统分为初始化模块，训练模块和跟踪模块。同时，根据系统在复杂环境中的稳定性和精确性上所存在的不足，本文提出了相应的解决方案，即通过修正输入图像的亮度对比度、改进优化算法来实现误差的快速收敛，并且重新改进了人脸形状的模型，降低了数据的维度，提高了计算效率和准确率。实验结果证明了该系统可以有效实现对人脸的实时跟踪。