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脸部特征点定位方法综述 韩玉峰1，2，施铜兴1，王小林1 HAN Yufeng1，2, SHI Tongxing1, WANG Xiaolin1 1.安徽工业大学 计算机学院，安徽 马鞍山 243002 2.安徽工业大学 数理学院，安徽 马鞍山 243002 1.School of Computer Sciences, Anhui University of Technology, Ma’anshan, Anhui 243002, China 2.School of Math Physics, Anhui University of Technology, Ma’anshan, Anhui 243002, China HAN Yufeng, SHI Tongxing, WANG Xiaolin. Review to facial features localization approaches. Computer Engineering and Ap- plications, 2012, 48（1）：180-182. Abstract：Face recognition technology has greatly promoted the development of image processing, pattern recognition and computer vision. Human facial features positioning is a key stage in face recognition and the accuracy of the positioning directly relates to the reli- ability of subsequent applications. This paper systematically reviews the six categories of methods in facial features positioning, name- ly, those based on grey-level information, a priori knowledge, geometric shapes, statistic models, wavelet and three dimensions. It evalu- ates the above-mentioned methods and expresses prospects. Key words：face recognition; facial features positioning; facial features extraction 摘 要：人脸识别技术极大推动了图像处理、模式识别、计算机视觉等诸多学科的发展。人脸部特征点的定位是人脸识别中的关 键步骤，定位准确与否直接关系到后续应用的可靠性。系统综述了特征点定位六大类方法，分为基于灰度信息、先验规则、几何 形状、统计模型、小波和 3D 方法，并给出了对各方法的性能评价以及对未来的展望。 关键词：人脸识别；人脸特征点定位；脸部特征提取 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2012.01.051 文章编号：1002-8331（2012）01-0180-03 文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 引言 人脸识别是近年来随着计算机视觉、模式识别、神经网络 和人工智能等技术的快速发展而出现的一种新的生物特征识 别技术，人脸识别具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众 多优势，有着十分广泛的应用前景。人脸识别可应用于诸多 领域，如安全验证、监控、门禁系统、公安系统及人机交互等多 个方面。 然而，在人脸识别的过程中，人脸特征点定位是一个极其 关键的步骤。人脸特征点定位为人脸图像的处理与分析提供 了重要的几何信息，通过计算机在一幅人脸图像中自动地定 位出人脸各个器官的准确位置以及人脸外轮廓等。 特征点定位是人脸识别技术中的不可缺少的预处理环 节，定位的准确与否直接关系到后续工作的可靠性。人脸特 征定位可以为人脸识别、人脸验证、人脸跟踪、姿态表情分析 等研究工作提供相应的基础数据，而且这些研究在人脸识别、 人脸姿态表情分析、人脸合成、人脸动画、及基于模型的人脸 图像编码中有着重要的应用。 2.1 基于灰度信息的方法 2.1.1 几何投影法 由 Kanade 等提出的几何投影方法[1]，它利用人脸特征灰度 与其他部分的差异，先统计出 X 或者 Y 方向上的灰度值和或者 灰度函数值和（即投影），找出特定的变化点，然后将不同方向 上的变化点位置相结合，基于统计的方法根据投影灰度值找 到人脸特征点的位置，Brunelli 等人又