毕业论文课题相关文献综述
1.课题背景与意义人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安、罪犯识别等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
在人脸识别中，人脸对齐(人脸关键点检测)有着至关重要的作用，人脸对齐的准确与否直接关系到后续步骤的进行，比如表情检测与分析，人脸建模，人脸验证，人脸识别，人脸动画合成。
因为拍摄的原因，人脸常常不是正面的，呈现的是抬头、低头、侧脸、歪头等各种姿态，此外人脸表情千变万化，喜怒哀乐使得器官的对应位置都不同。
这让人脸对齐变得非常具有挑战性，因此人脸关键点检测一直是人脸研究中的一个热点。
2.相关技术发展与动态ASM模型Cootes在1995年提出来的ASM模型(Active Shape Models)[1；2]，是一种基于点分布模型(Point Distribution Model，PDM)的算法。
在PDM中，人脸的各部位的几何形状可以表述成一个多边形向量表示。
ASM算法通过人工标定先标定训练集，经过训练获得形状模型，然后通过特征点匹配来实现图像特定部位的匹配。
ASM的优点在于可以根据训练数据对于参数的调节加以限制，从而将形状的改变限制在一个合理的范围内。
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