模型基编码中的鼻子形状自动提取

介绍了一种简单而有效的模型基编码鼻子轮廓提取算法.该算法利用皮肤颜色图像分割、特征保留图像二值化、特征脸校验、脸部特征滤波和k-均值分类器定位复杂场景中的人脸及脸部各特征区域,提出了以圆形和非对称双抛物线建立的鼻子形状形变模板以及相应的能量函数,寻找的Powell能量最小化算法的初始参数加速了模板匹配过程,给模型基编码的人脸线框模型自动调整提供了准确的鼻子形状参数.实验表明,所提出的算法对不同人脸姿势的鼻子形状估计表现出良好的结果.     

脸部美化的自适应算法研究

通过人脸特征的检测和识别对图片中人物脸部进行自动美化处理,利用搜索算法用颜色空间、空域和连通性来自动准确定位人脸和头发等特征区域,然后通过人脸的自适应美白和磨皮进行脸部美化.该方法解决了边界难处理的问题,将有助于人脸的自适应美化处理各特征区域.     

基于肤色和轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法.采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;然后进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用三点定圆法来拟合脸部的圆形;最后在圆形区域的水平方向根据眼睛的几何特征来检测"眼睛对",再根据"三停五眼"来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸.实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果.     

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.     

基于优化的SIFT特征描述子的人脸特征点定位

针对传统人脸特征点定位算法复杂度高,精确度低和适应性差的特点,提出了1种基于脸部特征点特有纹理特征的检测方法进行精确快速的人脸特征点定位.首先根据脸部特征点的纹理特征,利用Powell算法学习得到基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)的特征算子最优化的参数.然后提取脸部特征点在最优化的参数下的SIFT特征算子并用于训练基于支持向量机回归的检测器.最后利用Bio ID人脸数据库进行测试.实验结果表明,该方法结构简单,具有较高的精确度,对于表情和光线变化具有很好的鲁棒性.     

人脸特征点定位及其在心率检测中的应用研究

在人脸检测基础上,进一步确定眼睛、嘴巴、脸部外形轮廓等位置的问题称为人脸特征点定位,是人脸分析识别的关键技术。通过仪器测量心脏每分钟跳动的次数称为心率检测,是评估心脏功能的重要途径。随着心脏的跳动,血液在人体的循环流动会导致人体肤色发生相应的变化,据此可以进行心率测量。实际中,皮肤区域选择是心率分析测量的关键。总结了人脸特征点定位的主要方法,研究了基于AAM(Active Appearance Models)模型特征点定位的有效皮肤区域选择方法。通过提取信噪比高的人脸区域进行分析,测量得到心率信息。实验结果表明,该方法能有效提高心率检测准确率和鲁棒性。     

视频人脸的器官快速定位

传统的人脸器官定位算法系统运算时间较长,不适于视频人脸的器官定位.运用了Adaboost从视频图像中检测出人脸区域并确定其位置,将人脸区域进行肤色分割并确定出器官位置：首先对视频相邻两帧的人脸肤色区域差分初步确定眼部区域,再根据人脸器官的几何分布特征精确的定位眼部区域.最后利用伪H分量的数据分布确定嘴唇区域.通过实验表明本文的视频人脸检测算法处理时间较短和定位准确率较高.     

基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。     

一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别的研究

针对现有表情识别研究无法捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先,构建多尺度图像的特征金字塔,然后,用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后,提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

一种用于彩色图像人脸检测的新算法

为了能够实现单幅彩色图像中的人脸检测,提出了一种用于彩色图像人脸检测的新算法。它首先根据肤色的鲁帮性进行建模,接着在图像中运用最小椭圆平方匹配算法定位出脸部候选区域,经过方向校正后,结合脸部的主要特征,对这些候选人脸区域进一步的判断,最终找出具有人脸特征的图像区域。实验结果显示该算法可以适用于不同光照条件下的人脸检测,即使在脸部特征没有被很好的检测出的情形下也可以较好的完成人脸检测。     

一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。     

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.     

人脸识别中一种新的Gabor特征提取方法

为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征提取方法．首先利用类别可分离性判据评价Gabor展开系数的分类能力,选择最有利于识别的Gabor展开系数构造新的Gabor特征、然后对人脸不同局部位置处采样点的分类能力进行评价,选择分类能力最强的位置提取特征点、最后就新的Gabor特征对光照和表情变化的适应性进行测试．实验结果表明,新的特征提取方法能够在小样本条件下有效提高识别率,减少特征数量,并对环境变化具有一定的适应能力．     

视频序列中人脸眼嘴特征定位

提出了一种基于数学形态学和分水岭算法的眼嘴特征定位算法．根据人脸稳定的色度、梯度和亮度空间分布的信息，先利用数学形态学的运算对图像进行有效部分加强的预处理．后利用分水岭算法对加强图像进行分割，然后再定位特征．实验证明该算法能有效定位正面人脸的眼嘴高级特征，对于轴线不与视平面平行的脸部和一些被阴影遮挡脸部也能确定其大致位置．     

改进的主动形状模型方法在人脸特征点定位中的应用

针对主动形状模型(ASM)已成功应用于人脸特征点定位提出了两点改进方法.其一,首先用Adaboost方法在图像中检测到人脸区域,然后在人脸区域中检测到瞳孔的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;其二,将原始ASM方法中的关键点的1D纹理模型改进为基于核概率密度估计模型的2D纹理模型.改进的方法在SJTU人脸数据库中进行验证,结果表明,改进的ASM方法提高了特征点定位的精度.     

基于梯度信息的灰度人脸检测

针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法。与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置。实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪。     

西部地方高师院校教师队伍现状分析与对策研究

西部地方高师院校的特点和教师队伍建设的严峻形势，要求我们必须坚持科学的发展观，以师德建设为前提，以教师专业化为方向，以改革创新、更新观念为动力，以青年教师培养为重点，切实做好教师队伍建设的各项基础性工作，面向未来，勇于创新，努力探索适应本校特点的教师队伍建设的改革之路，以提升西部地方高师院校的竞争力。     

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。