8、视频人脸对齐技术的进展与趋势

视频人脸对齐技术的进展与趋势

1. 引言

人脸对齐作为计算机视觉领域的重要研究方向，在视频人脸分析中起着关键的中介作用。它可以定义为在图像序列的人脸区域间建立紧凑对应关系，不仅要针对人脸外轮廓，还要涵盖眼睛、嘴巴和鼻子等面部区域。这是视频人脸分析的前提，能为全局和局部人脸分析提供有力支持，例如视频人脸识别和人脸动画。

以视频人脸识别为例，其流程如下：
1. 人脸检测 ：获取人脸区域。
2. 人脸对齐 ：对人脸区域进行处理，定位紧凑区域。
3. 人脸跟踪 ：在图像序列的紧凑区域间建立对应关系，得到一组紧凑区域。
4. 区域合并 ：将这些区域合并，得到正面直立的人脸，消除背景影响。
5. 特征提取 ：提取面部特征。
6. 相似度匹配 ：借助相似度度量从人脸数据库中找出相似人脸。

这个过程中，人脸对齐起着至关重要的作用。

研究图像对齐可追溯到Lucas和Kanade的光流算法，这是一种高斯 - 牛顿梯度下降非线性优化算法。该算法通过最小化模板图像和输入图像之间的平方误差和来计算允许的变形参数，然后更新参数，迭代直至参数估计收敛。但每次迭代重新评估Hessian矩阵会带来巨大的计算成本。

与图像人脸对齐相比，视频人脸对齐更具优势。视频包含同一人的多个人脸图像，面部区域间存在时空连续性，可获得更有效的约束用于人脸对齐。目前有多种视频人脸对齐技术，但相关综述较少。本文将