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图1.1 计算机视觉认知图题
图1.2 图像分析系统图题
面部轮廓提取是计算机视觉研究的一种，面部作为一个重要的身份特征，由于它拥有普遍性，惟一性，恒久性，易采集性，系统性能，用户接受程度，和防欺骗能力，所以检测脸部在安全监视、机器视觉等诸多地方有大量的应用前景，脸部轮廓提取也已变成图像分析与计算机视觉中的一个不可缺少的研究方向，这几年来获得了大量的关注和探索。而人脸素描作为一种独特的艺术一直流行于现代社会，尤其是西方国家，而通过机器人识别人脸，用机械手臂在画纸上完成人脸素描，也就是将现代计算机技术与人脸素描绘画相结合，赋予传统艺术新的活力。
本论文主要研究识别面部轮廓的算法，目的是通过研究实验，找到比较合适计算机来实现简单直观的面部轮廓提取的算法，从而应用在机器臂程序中，达成脸部素描的起始步骤。
1.2 面部轮廓识别与机器人素描技术研究现状
1.3 论文研究的目的意义和方法
面部轮廓提取也就是利用计算机分析图像，进而对图像分析找到人脸，从而得到有效的轮廓边缘，争取通过降噪等处理得到较为光滑的轮廓。而计算机面部轮廓识别技术又是面部特征检测和面部识别等前沿科技发展的重要前提，它们都是用来分辨人身份的重要技术，应用背景非常广泛，比如应用于疲劳驾驶检测，罪犯身份识别，公司职员打卡，银行或安检监控系统等。而得到人脸轮廓后，通过连接机器人视觉配合手臂灵活性，画出一幅基础的人脸轮廓素描画，优势很大，一方面是被素描人不需要长时间保持一个姿势，只需被机器人取得人脸图像即可，另一方面绘画时间短，人力物力耗费低，只需少量金钱的投入即可获得一份有趣简单的人脸绘画图。
本文拟采用理论研究和应用相结合的定性研究方法，以计算机理论为基础, 参考其他学者人脸轮廓识别研究，以人脸正面图像为主要研究对象，完成人脸轮廓识别的编程应用，之后作用于机器人上，使其能进行人脸素描绘画等。
1.4 本文研究内容
本文分为五章。
第1章是绪论，首先介绍了研究面部轮廓识别的目的和意义，而后介绍了面部轮廓识别的发展历史与素描机器人的研究成果现状，最后阐述了本次毕业设计的目的。
第2章是对图像滤波处理的分析，对比了不同的滤波器效果，总结了各自的优缺点，并且得出应该选择哪个滤波器会得到图像滤波处理的最优效果。最后还介绍了一下任何图像处理过程中都不可缺少的阈值化。
第3章对肖像图边缘处理进行分析，做了许多实验对比，分析其实现原理，总结多种边缘处理方式的长短处，以此得到可以应用于最后实验的最佳函数。
第4章介绍了面部轮廓查找与绘制的原理，如何实现查找与绘制面部轮廓，分析函数，应用实验，编写提取坐标的代码，了解其数据结构。
第5章介绍了本次肖像素描实验所用到的三自由度机器臂机器人、实验效果及以后改进方向，三自由度机器臂主要简单介绍了机械臂结构形状，以及机械臂运动学，与坐标转换公式等。然后设计实验，通过应用各个最佳方案分析结果，再应用于机器人中，研究设计的素描机器人是否能绘制素描，是否能够得到良好的效果。
2 图像滤波处理
任何照片，在得到它和传输它的时候，都会被不同噪音干扰，使得照片图模糊，恶化，质量变差，特征消失，阻碍我们得到正确清晰的结果。图像滤波，定义就是不仅要最大程度不变图像细节特征，还要压制目标图像的噪音这一行为是非常重要的步骤，因为它的程度如何会对后面分析处理的准确性有着很直观的作用。图像滤波处理有多种，本文主要简单介绍一下在实验过程中使用过的滤波方法以及实现效果的优缺点。