基于姿态估计的多视角人脸检测

目前,对于多视角的人脸检测仍然是一个具有挑战性的难题.为了解决这个问题,提出了一种基于姿态估计的人脸检测的方法.在训练人脸分类器时,我们将视角范围划分成几个小区间,为每一个小区间利用Adaboost算法训练相应的分类器;在对图像进行检测时,对于任何给定的一幅图像,我们首先对其进行姿态的估计,并根据估计的结果选择相应的检测器对其进行检测.实验结果表明,提出的方法能很好地检测多视角人脸图像,在检测率和检测速度上都有很好的效果.     

基于三点透视的人脸姿态估计算法

提出了基于特征点透视变换和人脸统计模型的人脸姿态估计算法.首先建立以左右眼睛点和鼻尖为几何特征点的人脸统计模型,然后推导出这三个特征点在图像平面坐标系和三维世界坐标系间的对应关系,进而得到从图像平面上的三个特征点估算人脸在三维空间姿态的理论方程,最后运用迭代方法给出了一个完整的快速人脸姿态估计算法.实验结果表明,本算法精度高,速度快,具有较好的鲁棒性.     

一种新的多视角人脸跟踪算法

为了对复杂场景中的多视角旋转人脸进行精确跟踪,提出了一种基于子空间特征模型的多视角人脸跟踪算法.该算法根据不同的人脸姿态建立多个离线人脸模型并自动进行在线学习,同时,针对人脸跟踪提出了新的自适应粒子滤波框架,确定人脸状态.实验结果表明,该算法能够准确跟踪多视角变尺度人脸,并实时分辨人脸姿态,对人脸的旋转、尺度变化以及环境影响不敏感,具有很强的鲁棒性和精确性.     

应用人脸姿态估计实现人机信息交互

针对残疾人士不用手实现计算机操作的问题,提出了一种通过面部姿态的视觉分析手段控制鼠标操作的新方法。首先,由CCD摄像头获得人脸视频图像,采用Haar特征和基于AdaBoost算法的目标检测手段确定人脸区域,再通过图像分析手段提取2个眼角、2个嘴角和鼻尖共5个特征点;然后,以一幅正面图像的特征点位置为参考,对实时图像中人脸的空间姿态进行估计;最后,根据人脸的3个偏转角定义并生成人机交互信息,用于计算机人机界面中鼠标位置的移动和操作控制。实验表明,在良好的光照条件下,该方法可以快速准确完成人脸姿态估计并获得鼠标控制信息,帮助伤残人士实现人机信息交互。     

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.     

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。     

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。     

一种新的取向估计方法

取向是多维信号区别于一维信号的基本特征之一,取向估计在图像信息处理和计算机视觉的许多领域都有直接应用。提出了一种新的取向估计方法,该方法将频域滤波和主元分析法相结合,提高了估计结果的精度及鲁棒性。实验结果及分析表明该方法的优越之处。     

一种基于特征融合的轻量级姿态估计算法

在人体姿态估计任务中,多数工作主要关注模型的准确性,忽略了与效率相关的因素,例如模型大小、参数量、推理时间等,而这些指标对实际应用至关重要。针对上述问题,提出一种基于YOLOv8-pose算法的轻量化人体姿态估计算法。算法加入了跨尺度特征融合模块(cross-scale feature fusion module, CCFM),增强模型对于小尺度对象的检测能力,有效结合细节特征和上下文信息,并降低了模型的参数量。同时使用SENetV2替换了YOLOv8-pose中C2f模块的卷积结构,加强了模型在全局角度的考虑,提高了模型的预测精度。使用MPDIoU损失函数提高了模型在训练过程中对边界框误差的计算和模型的推理精度,在mAP50∶95指标上相比原模型提高了1.3%。     

多模态多视角3D手部姿态估计（英文）

随着人工智能技术和移动互联网的飞速发展,3D手部姿态估计已成为人机交互等各种智能应用领域的关键技术之一。为了避免单一模态估计精度低,以及传统多模态3D估计复杂度高的问题,该文提出了一种新型的多模态多视角(multi-modal multi-view, MMV)3D手部姿态估计系统：引入RT-TR联合的条件式生成对抗网络(conditional generative adversarial network, cGAN),以训练多模态配准网络,并利用多模态特征融合实现高质量估计,在数据采集和处理过程中具有较低的硬件和软件成本。实验结果表明,MMV系统在各种场景下都显示出其有效性和可行性,有望广泛应用于智能领域。     

Real-Time Multi-View Face Detection and Pose Estimation Based on Cost-Sensitive AdaBoost

Locating multi-view faces in images with a complex background remains a challenging problem.In this paper, an integrated method for real-time multi-view face detection and pose estimation is presented.A simple-to-complex and coarse-to-fine view-based detector architecture has been designed to detect multiview faces and estimate their poses efficiently. Both the pose estimators and the view-based face/nonface detectors are trained by a cost-sensitive AdaBoost algorithm to improve the generalization ability. Experimental results show that the proposed multi-view face detector, which can be constructed easily, gives more robust face detection and pose estimation and has a faster real-time detection speed compared with other conventional methods.     

基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析

介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.     

基于特征脸和LDA的人脸识别

简述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用特征脸和LDA相结合的方法进行人脸识别，先用特征脸获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并验证了方案的可行性。实验表明：该识别方法识别效果较好，能够适应表情、光照的变换。     

基于PCA和SVM的人脸识别技术研究

从人脸图像特征提取和分类器构建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.     

基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法

完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果,它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中,由于受光照、遮挡等因素的影响,测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法,借助核技巧,将数据样本和字典集映射到高维的未知空间,以解决特征的非线性相似问题。在核空间对数据样本进行稀疏重构,得到数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式从而提高识别率,而Metaface字典学习框架的引入可以得到更加精炼的字典,从全局上提高识别率。通过在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库的实验表明,同等情况下,本文提出的方法优于PCA,SVM,SRC等方法,进一步提高了人脸识别率,具有较好的应用价值。     

复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法,能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测.算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心,然后对图像中的预测位置进行模板匹配,设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法,最后对匹配结果进行验证,确定人脸准确位置.采用多种环境下的大量图片进行实验,结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性.     

复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性．     

一种新的加权主分量分析方法

提出了一种新的加权主分量分析方法,该方法和传统主分量分析的区别在于考虑了训练样本分布情况,给出了一种新的均方差矩阵估计方法,再进行特征抽取和识别.在ORL人脸数据库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分析.     

基于Fisherface和组合KNN分类器的人脸识别算法

基于Fisherfaee和组合K近邻（KNN）分类方法的人脸识别算法首先采用Fisherfaee进行特征提取,构成特征空间。然后,利用组合KNN分类器对提取的特征进行识别。在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能。     

中国人面像岩画文化浅谈

人面像岩画是指那些看起来类似人面或是可以联想到人面的岩画图形。中国的人面像岩画分布呈线形。东线即东部沿海一带，北线横贯内蒙古，西线即从内蒙古到宁夏。人面像岩画的创作者很可能是原居于江苏、山东的从事原始农耕的东夷人，人面像岩画因东夷人的迁徙而发生长时间厦长距离的传播，给人一种规模宏大的假象。人面像岩画是人的思维在人的形象上的体现，是中国原始艺术的巨大成就。