27、生物特征识别与医学图像处理技术解析

生物特征识别与医学图像处理技术解析

1. 面部特征提取与识别

1.1 正面面部特征提取

卷积过程会在滤波器输出端生成一组能量度量，通过这些输出可以确定眼睛的位置。利用平移、缩放和旋转不变的仿射变换，能够从卷积滤波器中检测出眼睛。检测到双眼后，可在眼睛中心上方的小搜索区域内定位眉毛位置。通过将一组眉毛模板与每半侧眉毛模板窗口中虹膜列进行匹配，就能检测出左右眼上方的眉毛。

正面面部特征可分为不变特征和可变特征：
|特征类型|具体特征|
| ---- | ---- |
|不变特征|左右虹膜中心之间的距离、两眼内眼角之间的距离、两眼外眼角之间的距离、眼睛中心（两虹膜中心距离的中点）到鼻尖的距离|
|可变特征|左虹膜中心与左眉毛（同一列）之间的距离、右虹膜中心与右眉毛（同一列）之间的距离、鼻尖处的脸宽|

1.2 侧面面部特征提取

侧面面部轮廓能提供一组用于识别的良好特征。选择的基准点包括：鼻点、下巴点、额头点、鼻梁点、眉点、下唇曲线点。将侧面面部的数字化照片转换为侧面轮廓，然后提取这些基准点。从每个侧面轮廓的基准点中提取七个距离度量和一个面积度量。
|距离度量|说明|
| ---- | ---- |
|鼻到额头的距离| |
|鼻到鼻梁的距离| |
|鼻到鼻底的距离| |
|眉到鼻梁的距离| |
|眉到下巴的距离| |
|鼻到下巴的距离| |
|鼻底到下唇曲线点的距离| |
|面积度量|额头和下巴点连线左侧轮廓的面积|

正面视图和侧面轮廓的特征集形成一个组合特征向量数组，每个面部照片都被