基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成：首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.     

基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测

交通监控中车辆驾驶室内环境较为复杂,如光线暗、遮挡、分辨率低等,现有的人脸检测方法效果不佳.提出了一种基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测方法.通过提取聚合通道特征（局部二值模式和梯度方向直方图）,得到候选人脸目标.基于监控图像中车牌与驾驶员人脸的相对位置存在比较固定的模式,将车牌与驾驶员人脸看作是可变形部件模型中的两个部件,用于验证车牌和候选目标相对位置关系的合理性,从而确定驾驶员人脸的位置.实验结果表明提出的方法提高了检测准确率和综合性能指标,有效地滤除了人脸虚警,且召回率影响较小.      

一种改进的基于肤色分割和PCA人脸检测方法

人脸检测在安全、信息处理等应用领域起到很重要的作用。提出了一种改进的基于肤色分割和PCA的人脸检测方法。首先,基于肤色模型的建立提出了一种基于边缘和数学形态学的肤色分割方法;其次,用基于知识的人脸检测方法验证候选人脸,缩小候选人脸的数量;最后,用PCA人脸检测算法进行检测。实验表明该方法不仅可以有效地运用于多人脸、不同尺寸和复杂背景的情况,而且对包含部分遮挡、肤色干扰等复杂环境下的图片均有很高的检测率。     

视频流下的人脸检测与跟踪

研究了基于AdaBoost算法的人脸检测、级联分类器,讨论了Haar-Like特征及其积分图的计算方法,以及微结构特征的详细定义和表示方式,并给出4种不同矩形特征的计算方法.以色彩直方图为跟踪特征,将基于AdaBoost的人脸检测算法与CamShift跟踪算法进行了有效的结合,并给出视频下的人脸检测与跟踪实验结果.实验结果表明,在尺度变化、角度变化以及有遮挡的情况下都得到了很好的检测、跟踪效果.     

基于肤色模型的复杂背景图像人脸检测

本文针对复杂背景下彩色人脸图像提出了一种基于肤色模型和人脸几何与统计特征的检测方法.先利用椭圆肤色模型分割出肤色区域,再利用形态学操作以及人脸的统计几何特征验证人脸.实验表明,该方法检测正确率高,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

基于扩散模型的伪造人脸检测分析

深度学习图像生成技术已取得显著进展,其中扩散模型是一种高效的生成模型,它被广泛用于图像生成。然而,由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险,尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪造人脸图像检测器的评估,揭示了扩散模型与生成对抗网络在频域上存在差异的特征,验证了基于频域分析的有效检测方法,为保护隐私和数据安全提供了强有力的支持。     

一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法

面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definition parameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画.     

基于VPU加速的嵌入式实时人脸检测系统设计与实现

智能设备高昂的设计费用和庞大的计算资源需求成为在便携式、低功耗设备上实现深度学习算法及其应用的主要障碍.文中基于树莓派平台,借助Intel的视频处理器(V PU)低功耗加速模块,设计并实现了基于残差特征提取模块CNN模型的实时人脸检测系统.结果表明,相较于单纯使用树莓派CPU进行计算,文中方法在视频流中检测人脸和人脸关键点提取的实验中分别实现了18.62倍和17.46倍的加速,在便携式设备中实现快速、实时、在线的人脸检测和特征点提取成为现实,同时为使用便携式、低功耗设备运行深度学习算法提供了一种确实可行的方案.     

分层图结构表示的可变形模板人脸检测

采用分层图结构来表示人脸,显式地表达其语义分解(脸、左眼、右眼、鼻和嘴)和分解所得部件之间的关系,进而设计检测算法.对图结构中的每个节点,采用一种出主动基构成的可变形模板进行描述,不同节点可以并行计算,产生各自的提议图,进一步对部件之间的图结构关系进行测试,完成对人脸的检测.整个推理计算过程在贝叶斯框架下进行建模.通过在MIT CMU人脸测试集上的实验表明,算法能有效地处理遮挡以及一定范围内的姿态与光照变化的人脸检测.     

基于肤色的人脸检测算法的研究

本文主要研究了基于RGB和YCbCr两种彩色空间下的肤色模型对人脸检测的准确性,实验表明,通过肤色进行人脸检测能够快速的去除复杂背景,缩小检测范围。为在复杂背景下快速和准确的进行人脸检测奠定基础。本文还对RGB和K—L变换相结合来进行人脸检测的方法进行了探讨。     

基于LBP和OpenCV的实时人脸检测系统设计

为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。     

基于语义维度的人脸表情生成

为实现有丰富表现力的人脸表情生成,提出一种基于语义维度的人脸表情生成方法。首先定义了与人类情感、态度、意图等情态信息相关的7个语义维度,对表情图像进行语义维度标注;进而对面部器官的典型状态进行量化,定义并提取人脸局部状态参数。分别采用线性回归和人工神经网络方法,建立了语义维度与人脸局部状态参数的映射模型。实验结果表明:基于语义维度的方法能够生成与文本语义相贴切的人脸表情,神经网络模型在参数预测精度和主观感知评价方面均优于线性模型。     

一种基于分层模板的人脸检测方法

针对校园监控视频环境下的人脸检测中人流量大、侧面视频多、低清晰度等问题,提出了一种基于分层结构的脸部形态模板方法,该方法通过综合肤色标定方法、阴影检测算法和脸部分层次的形态特征检测算法,得出了人脸结构信息的4个控制参数.通过在Caltech人脸数据库、ORL人脸数据库和本实验室仿真人脸库的实验结果表明,本文所提出的基于分层结构的脸部形态模板方法能准确高效地检测出人脸,适合应用到校园视频系统中.     

一种眼睛精确定位的人脸检测方法

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法．该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用GentleBoost算法定位出任意图像的人脸和人眼部分．实验结果表明,采用该方法能获得较好的效果,具有一定的使用价值．     

基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测

人脸检测是自动人脸识别中的关键环节.提出了基于人脸肤色模型和人脸结构特征的人脸检测.首先利用人脸图片样本,提取肤色像素,建立肤色CbCr高斯模型.根据高斯肤色模型求得人脸似然图,并采用最佳阈值对之进行二值化.之后再采取形态学处理,除去部分非人脸区域,分割出待定人脸区域.最后根据人脸的结构特征进行再次筛选,得到人脸区域.此方法运用在一般的人物照片中都能达到比较理想的效果.     

基于曲率和积分投影的人脸特征检测

针对以往基于图像的人脸特征检测对光照敏感的缺陷,提出了一种基于3D数据的人脸特征检测算法.首先对人脸3D数据计算其主曲率,设定阈值进行人脸特征的初步分割得到二值化的分割图,然后在二值化图上进行水平和垂直积分投影进一步确定人脸特征的位置,最后利用人脸特征的先验拓扑知识对检测到的人脸特征进行验证.实验结果表明,该算法能够有效地提取人脸特征点,具有一定的鲁棒性.     

基于核函数因素分解模型的表情合成与识别

人脸图像合成是新一代人机交互中的重要技术。传统的三维模型加生理模型的方法可以生成真实的人脸表情图像,但是其中的计算复杂度很高。该文提出了一种基于样本的方法,将不同的人和不同的表情看作影响人脸表情图像的两种变化因素,利用因素分解模型巧妙地进行人脸表情图像合成。同时,分析了因素分解模型获得的身份子空间和表情子空间的特点,提出了一种在子空间中利用余弦距离进行身份和表情识别的新思路。从实验结果来看,这里提出的方法可以仅利用一张训练集内、外的人脸图像合成出该人在不同表情下逼真的脸部表情图像,同时可以合成库内的人在新表情下的表情图像。     

复杂背景下基于高斯模型和不变矩改进算法肤色检测

人脸肤色检测是当前研究的一个热点和难点。本文利用肤色高斯模型和不变矩的自动阈值肤色分割算法对复杂背景人脸肤色进行检测。首先对复杂背景下的人脸图片进行光照补偿,建立高斯肤色模型,利用基于梯度调整的矩不变算法进行人脸肤色检测,取得了很好的效果,实验证明是一种快速,有效,比较稳定的人脸肤色检测算法。     

特定人的三维人脸模型生成与应用

计算机三维人脸对象的应用范围包括虚拟现实，辅助教学，远程会议，人机交互，游戏娱乐，电影制作等诸多方面，提出利用区域差值法的算法实现基于两幅人脸图像生成具有特定人特征的三维人脸模型，并在生成特定人三维人脸模型的基础上实现了基于MPEG－4的特定人的人脸动画功能，实验取得了良好的效果。     

基于肤色和结构特征的人脸检测

本文提出了一种基于肤色模型和人脸面部结构特征的人脸检测算法,该算法首先建立肤色模型来对原始图像进行肤色区域分割,再根据人脸的面部结构特征对分割区域进行过滤。实验结果表明给算法检测速度快,能够到达实时检测的目的。