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基于局部二值模式的ASM人脸特征定位方法研究
1.引言
人脸识别技术是近年来信息科技领域的热门研究方向之一，它在安防、金融、医疗等多个领域有着广泛的应用。人脸识别的基础是人脸特征定位，准确的人脸特征定位是完成人脸识别的基础，也是人脸识别技术不断进步的关键因素之一。目前，常用的人脸特征定位方法有基于主成分分析的特征点追踪方法、卡尔曼滤波方法、均值滤波方法等。但是，这些方法都存在一定的缺陷，比如精度不高、鲁棒性差等问题。为解决这些问题，局部二值模式(LBP)的特征点定位方法得到了越来越多的关注和研究。
2.局部二值模式(LBP)的特点及原理
LBP是一种颇具代表性的局部纹理特征描述子，其将纹理特征抽象为了二进制数字，将像素点按照规则划分为中心像素点和周围像素点，比较中心像素点和周围像素点灰度值的大小，将结果编码为二进制数，最后得到一个二进制数字，这个二进制数字可以描述该像素点周围的纹理信息。LBP与灰度不变矩阵(HOG)和方向梯度直方图(OGH)等纹理描述子不同之处在于，它可以将局部纹理纹理特征点表达的更为精确，更易于计算与处理。
3.基于LBP的ASM人脸特征定位方法
ASM(活动形状模型，ActiveShapeModel)是一种基于点的局部搜索方法，它将人脸识别的目标抽象为一系列关键点，围绕这些关键点进行局部搜索，寻找最优的匹配目标。LBP的特征点定位方法结合了ASM的思想和LBP的特征描述子，具有较高的精确度、鲁棒性较好等优点。具体实现步骤如下：
（1）预处理：输入图像进行预处理，比如灰度化、归一化等。
（2）粗定位：对于输入图像进行初步定位，得到一个粗略的人脸框，再根据预先定义好的关键点位置，缩小搜索区域。
（3）LBP特征提取：在缩小搜索区域内，利用LBP特征描述子提取每个关键点的纹理特征，每一个关键点由相邻像素点构成的LBP特征点序列来描述，形成一个特征向量。
（4）ASM跟踪：采用ASM的方法进行跟踪，将目标和目标模型进行匹配，根据匹配得分进行更新，以得到更加精确的目标匹配结果。
(5)迭代更新重复以上过程，直至达到预先设定的收敛条件，最终得到高精度的人脸关键点定位效果。
4.实验结果及分析
在不同数据集上进行实验比较，尤其在光照、遮挡等复杂情况下，利用基于LBP特征的ASM方法进行人脸定位，体现出了较好的鲁棒性、精确度。与其他常用的人脸特征点定位方法相比，LBP特征点定位方法精度更高、速度更快、鲁棒性更好。
5.结论
本文介绍了基于局部二值模式的人脸特征点定位方法，并将之与ASM算法结合，这种方法具有较高的精度和鲁棒性，可以在复杂的环境下进行更加准确的人脸特征点定位。此外，随着计算机技术的不断发展，LBP特征点定位方法在人脸识别系统中的应用前景广阔，具有较高的研究价值与应用前景。