摘要:在当今社会，随着监控镜头的不断发展，人脸识别技术已经运用到社会的各个角落，比如在身份验证，监控，安全，执法，人机交互等等，它已经深入到人们生活的各个方面中去，在国内的很多地方的考勤系统，用户注册系统都是运用人脸识别技术。并且人脸识别在镜头上的应用是十分隐蔽的，不容易被人发现，不影响人的正常生活，也正因为如此，人脸识别可以在犯罪人员毫不知情的情况下锁定他，进而迅速被抓捕。因此，人脸识别十分地受欢迎。

-本文主要阐述的是实现人脸识别中的关键一步人脸特征对齐的CFSS算法，即由粗到精的形状搜索算法，该算法是利用Matlab工具实现一种新的基于由粗到精形状搜索的人脸对齐框架，与传统的级联回归算法相比，由粗到精形状搜索算法在初始阶段就将所有的图像，包括不同的形状，采用粗阶段的约束方案进行检索，缩小搜索范围，再进行下一步精细阶段，更细致的检索，进一步缩小范围，直至成功人脸特征对齐。当然，在检索过程中，会对大量的人脸图像进行特征定点，构建形状模型，在最后的形状搜索阶段进行模型匹配，地标点对比的误差值最小的也就是最后成功特征对齐的图像。阶段渐进和自适应搜索使得由粗到精形状搜索算法有着更加快捷，准确的反应速度。最后使用300W数据集检验该算法的可靠性与准确性。

关键词：人脸特征对齐；CFSS算法；特征定点；300W数据集

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究的背影与意义-1

1.2 国内外研究现状-1

2 课题研究分析....3

2.1 CFSS算法概述-3

2.2 与传统人脸对齐算法对比的优缺点-4

2.3 课题开发环境-4

3 CFSS算法详细设计与实现-6

3.1 由粗到精的形状搜索机制-6

3.2 估计次区域中心x¯-6

3.3 估计概率分布PR-8

3.4 PCA降维-9

3.5 形状混合搜索功能-10

4 实验结果与分析-12

4.1 300W数据集-12

4.2 实验测试结果-12

结    论 .. 14

参 考 文 献-15

致    谢-16