人脸图像年龄估计

为了解决人脸识别中识别率随年龄变化急剧下降的问题,提出一种自动的年龄估计方法。通过年龄函数建立人脸特征与年龄之间的对应关系,人脸特征由形状特征和纹理特征组成。首先,通过改进的活动形状模型自动定位人脸形状特征点,再通过形状拉伸获得单纯的纹理图像;然后用主分量分析分别得到形状特征向量和纹理特征向量,合成作为人脸特征;最后,按照最优化的准则得到年龄函数,结合人脸变老方式的分类,自动估计年龄。实验结果表明,这种方法对年龄估计十分有效,平均200人的多年龄人脸数据库上的估计误差为1.1 a。     

人脸图像年龄估计

为了解决人脸识别中识别率随年龄变化急剧下降的问题,提出了一种自动的年龄估计方法。通过年龄函数建立人脸特征和年龄之间的对应关系,人脸特征由形状特征和纹理特征组成。首先,通过改进的活动形状模型自动定位人脸形状特征点,再通过形状拉伸获得单纯的纹理图像,然后用主分量分析分别得到形状特征向量和纹理特征向量,合成作为人脸特征,最后,按照最优化的准则得到年龄函数,结合人脸变老方式的分类,自动估计年龄。实验结果表明,这种方法对年龄估计十分有效,平均200人的多年龄人脸数据库上的估计误差为1.1a。     

典型相关分析融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计

通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰度均衡和人脸矫正等预处理,采用外形或纹理信息作为特性的估计方法。提出一种多特征融合的人脸年龄估计方法,采用有较好的光照及旋转不变性的局部二进制模式(LBP)和梯度直方图(HOG)作为人脸年龄变化的特征描述子,用典型相关分析法(CCA)在特征层将LBP和HOG融合成更具年龄变化鉴别力的特征。然后通过学习得到一个多线性回归函数揭示融合后的特征和年龄之间的关系。实验结果表明该方法在没有人脸矫正等预处理的情况能取得较好效果。     

基于Gabor纹理增强的人脸活体检测算法

针对人脸信息认证系统中存在的欺骗攻击问题,利用色彩空间转换信息丢失的特性,提出一种人脸活体检测算法。通过Gabor滤波器组多尺度、多方向地增强关键人脸图像纹理特征,抑制人脸图像的一般特征。高斯径向基函数分类器分类SURF(speeded up robust features)算子提取特征描述子,区分人脸活体与非法用户的欺骗攻击。利用类间方差衡量特征改进前后的可分性,计算图像原始特征与纹理增强后特征的类间方差、类内方差大小以及可分性判据J。在公开数据集Replay-Attack,CASIA-FASD数据库进行测试,彩色纹理图像增强后,人脸关键特征被增强而一般特征被抑制,背景与目标的类间方差增大,类内方差减小,特征可分性增强从而更具鲁棒性,使得纹理细节能被有效利用。实验结果表明,该算法能有效、实时地判断人脸活体与欺骗攻击。     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于一般模型的单幅人脸照片三维重建

针对由单幅照片进行三维人脸自动重建的问题,提出了基于一般模型变形的快速三维重建方法.先通过稀疏形变模型获取照片人脸特征点的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸,并使用基于肤色模型的插值合成皮肤纹理.实验证明,三维人脸重建方法快速简便,且只需单幅人脸照片,真实感强,并且可生成多种姿态、光照和表情的人脸图像,有较好的应用价值.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

基于Kinect 2的三维人脸个性化建模

提出一种基于五官形状特征点以及人脸肌肉函数的优化Kinect 2 个性人脸网格的算法,然后通过自适应uv贴图,使结果更符合个性人脸特征.首先,通过提取彩色图的特征点位置获取个性人脸的x,y 空间的特征信息,基本的五官形状特征点为83 个,通过相似三角关系在鼻梁和鼻翼处添加了6 个特征点以丰富五官形状特征信息.肌肉形状特征约束方面,综合肌肉形状约束量有43 个.其次,通过Kinect 2 人脸个性化建模得到中间模型,同时也获得了五官形状和肌肉形状特征的深度先验信息.接着使用基于拉普拉斯算子的微分网格变形算法对Kinect2 的中间模型进行五官优化及肌肉形状约束,通过对比ASM、正则化均值漂移和face + + 算法检测的人脸特征点来选择更精确的五官位置.最后,为了让人脸更具有真实感,还通过平面微分网格形变实现了uv 自动贴图,提升了maya中手动调整uv 坐标的准确性和效率.同时,使用次表面散射光照模型来使人脸皮肤的真实感加强.实验表明,本文所采用的三维人脸模型的个性化变形方法能使Kinect2 模型更好地符合个性人脸特征,这将为后期的表情生成和动画制作奠定良好的基础.     

一种基于LNMF像素模式纹理特征的表情识别

采用一种基于像素模式纹理特征(PPBTF)的人脸特征表示方法对人脸图像进行了特征提取.首先,将原始的灰度图像转化成能够表征纹理信息的模式图,并且通过在特征窗内统计每一模式的像素个数得到其中心像素的特征矢量,然后将由局部非负矩阵分解(LNMF)得到的基本方程作为模板进行模式匹配.同时,将Adaboost和SVM结合起来,用做表情识别的分类器.最后,通过基于Cohn-Kanade数据库的实验证明了以LNMF基函数作为模板的PPBTF对表情识别具有较高的判别能力,并由基于PIE图像库等其他图像库的实验进一步验证了PPBTF对光照不敏感的特性,充分说明所提出的人脸表征方法的有效性和鲁棒性.     

基于多分支CNN和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计

现有的人脸年龄估计不能很好地兼顾全局-局部细节的特征表达,因而非受控人脸年龄估计的精度存在一定的提升空间。为解决此问题,提出了一种基于多分支卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计方法。该方法根据人脸关键点对人脸图片剪裁得到包含人脸的全局图像和分别包含眼睛、鼻子、嘴巴的局部图像;使用多分支CNN网络提取对应的深层全局特征和局部特征,使用多尺度特征融合网络探索局部特征间的相关性信息从而进行局部特征选择;将融合的局部特征与全局特征拼接得到兼顾全局-局部细节的年龄特征;使用softmax损失函数优化模型进行人脸年龄估计。根据MORPH Album2、FG-NET、LAP2016人脸年龄数据集上的实验结果表明,提出的方法是有效的。