Active Shape Model (ASM) 人脸识别与定位 MATLAB 工具箱

资 源 简 介

本工具箱运用主动形状模型（ASM）算法，在 MATLAB 环境中实现人脸特征点自动检测、人脸形状建模与精确定位。支持对输入图像进行面部关键点（如眼、鼻、嘴轮廓）的快速识别与对齐，适用于人脸分析和图像处理应用开发。

详 情 说 明

Active Shape Model (ASM) 人脸识别与定位 MATLAB 工具箱

项目介绍

本项目提供了一个完整的基于主动形状模型（ASM）的人脸处理MATLAB工具箱。 ASM是一种基于点分布模型的统计方法，能够通过学习人脸形状的统计规律，实现对新人脸图像的特征点精准定位和识别。该工具箱集成了训练、测试、可视化等全套功能，适用于人脸分析、生物识别及相关计算机视觉研究。

功能特性

• 自动化特征点检测：自动定位人脸面部关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴轮廓等。
• 统计形状建模：利用主成分分析（PCA）建立人脸形状的统计模型，捕获形状变化的主要模式。
• 鲁棒形状匹配：通过灰度轮廓匹配算法，在测试图像中搜索并拟合出最优化的人脸形状。
• 多姿态支持：能够处理具有一定姿态变化的人脸图像。
• 人脸识别与验证：提供基于形状特征的人脸识别和身份验证功能。
• 用户自定义数据集：支持用户使用自己的图像和标注数据进行模型训练和测试。

使用方法

1. 训练模型

• 准备数据：将训练用的人脸图像（JPEG/PNG/BMP格式）和对应的特征点标注文件（文本格式，每行包含一个特征点的x,y坐标）放置在指定目录。图像尺寸建议为256x256像素或以上。
• 运行训练：配置训练参数（如特征点数量、模型维度等）后，执行训练脚本。系统将读取数据并构建ASM模型。
• 获取输出：训练完成后，将生成形状模型参数文件（.mat）、平均人脸形状模板以及特征点分布统计信息。

2. 测试与定位

• 输入图像：提供单张或多张待处理的人脸图像。可选择性提供人脸的初始位置（边界框坐标）以加速搜索。
• 执行测试：运行测试脚本，加载预训练的模型并对输入图像进行特征点定位和/或识别。
• 查看结果：输出包括标注了特征点的可视化图像、特征点坐标数据文件、识别置信度评分以及定位精度报告。

系统要求

• 平台： MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱： 需要MATLAB Image Processing Toolbox。

文件说明

主程序文件main.m作为工具箱的总控入口，其内部整合了核心功能的调用流程。它主要负责解析用户输入的命令行参数或图形界面操作，根据不同的运行模式（训练或测试）调度相应的数据处理、模型学习、形状搜索等模块。具体而言，该文件实现了模型训练流程的初始化与执行，包括数据加载、形状对齐、PCA建模；同时，也管理着测试流程的完整步骤，如图像预处理、初始定位、迭代匹配、结果输出与可视化，为用户提供了一个统一且便捷的操作接口。