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.     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。     

基于表情活动单元的人脸模型自动适配

基于表情活动单元的人脸模型自动适配是极低码率可视电话模型基编码所必需的。本文提出的算法使用变形模板估计眼睛和嘴巴的特征,利用这些特征用Candide模型对人脸进行适配。本算法对人脸模型的全局适配没有旋转限制,而且表情活动单元的初值决定于模仿适配。算法在视频序列Akiyo和Miss America(GIF,10Hz)上实验、证明了其正确性和有效性。     

深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发，导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前，深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期，各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析，其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等，检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果，最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。     

视频序列对称差分法检测与预测人脸技术

根据视频监控图像在时间和空间上的连续性和相关性,利用视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,改进了基于规则的人脸定位方法,利用人脸的几何特征,实现复杂视频图像中的多人脸检测。运用运动系数加上横向和纵向调节因子,对后续帧中的人脸加以预测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性,预测跟踪效果好。     

基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测

人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

视频序列中运动人脸的检测与特征定位

针对视频序列中运动人脸的检测与特征定位问题,给出了一种算法,即通过计算并比较人脸区域而不是整幅视频帧的峰值信噪比（PSNR）,先从视频序列中找到人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,然后再进行人脸的准确检测与特征定位。首先利用Adaboost方法检测出人脸的大致范围,再根据肤色模型确定人脸的具体位置并从图像中提取出人脸部分,然后利用基于帧间差的人脸区域的PSNR判断图像清晰度,从而定位出人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,最后进行人脸检测和特征定位。对实际视频序列的计算表明,给出的算法在时间效率上较高,人脸的检测与特征定位效果较好。     

基于块分割和上下文模型的视频编码算法

树结构的构造适合小波图像编码,但并不适合视频编码,利用熵编码原理,提出了视频图像编码算法,先将每帧的残差补偿到原始序列,并通过块分割编码和上下文模型进行视频编码.研究结果表明：该算法在视觉质量、算法性能和编码效率上要优于传统的视频编码算法.     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法.在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念,并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征.在人脸检测系统中,把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练,得到检测用分类模型,然后把分类模型应用于人脸检测.实验证明了这种方法的有效性.     

标准人头脸三维模型建模研究

提出了一种通过标准人脸的正面像及侧面像来生成标准人头脸三维模型的建模方法.所建立的标准人头脸三维模型可用于模型基图像编码、计算机视觉、计算机动画和多媒体通信等方面的研究和应用,具有良好的准确度和可操作性.     

复杂背景下的彩色图像人脸检测

提出了一种复杂背景下使用肤色模型检测人脸的方法.该方法首先对图像进行光照补偿,然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并,并结合先验知识提取出人脸候选区域,最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸.对1 010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的彩色人脸图像进行验证,其检测率达到89.7%.     

率失真理论及在H.264/AVC中的应用

率失真理论主要是研究在限定失真条件下能够恢复信源符号所需的最小信息率.本文首先分析视频图像编码中的率失真思想,接着具体分析目前最先进的视频编码标准H.264/AVC中是如何利用率失真理论来指导编码以获得较高的编码性能的,并具体分析率失真优化理论在运动估计和宏块编码模式选择中的具体应用,最后给出了H.264/AVC验证模型JM12.2中的宏块编码的率失真优化算法的实现流程.     

基于视觉显著度的H.264冗余片编码技术

针对现有显著度模型不能同时兼顾快速运动场景和慢速运动场景的问题,对显著度模型建模方法中的运动特征提取算法进行改进,提升运动显著度子图的精确性。在此基础上,考虑到人眼视觉系统对图像局部内容更关注的特点,将改进的显著度模型用于H.264视频的冗余片编码技术中,对图像中人眼关注的区域进行冗余片编码,从而提高视频流的传输容错能力。实验结果表明,该技术在丢包网络中能明显提高解码图像的主客观质量。     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法

针对复杂光照与背景的图像中难以准确检测出人脸的情况,提出一种复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法。采用一种改进的光照补偿方法对图像进行光照预处理,融合改进的高斯肤色模型和非线性肤色模型,通过对融合算法进行收敛性验证与实例检验,证明了其可行性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景及光照下多人脸、多姿态、遮挡、动态视频图像等情况的人脸检测有较好的检测效果。     

模型基编码中的脸部运动估值研究

主要针对模型基编码方案的运动参数估值问题 ,运用 3维运动估值的方法 ,推导出运用于人脸运动参数估值的运动模型和光流算法 ,并对该算法的效果进行分析 ,对算法的改进提出看法。     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量(H,Cg,Cr)T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

基于单幅图像的人脸三维建模研究

由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对合有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。     

多次投影算法在视频监控人脸检测中的应用

根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。