基于非抽样Contourlet变换的人脸特征点提取

提出了一种基于非抽样Contourlet变换的,从二维人脸图像自动提取人脸特征点的方法。非抽样Contourlet变换不仅可以提取图像的几何信息,而且能将这种信息分解到不同的方向上。但在一些方向的子带上,主要集中了一些对特征点提取无用,甚至是干扰的几何信息,如皱纹、体表标志等。所以先用非抽样金字塔分解和积分投影变换将嘴、鼻子、眼睛和眉毛从源图像中分割出来,再分别对每一个部分作非抽样Contourlet变换,提取出有用几何信息所在子带,最后根据这些子带提取出人脸特征点。实验表明,该方法有效抑制了噪声、皱纹等的影响,并能较精确地提取出人脸的特征点。