一种新的三维面部数据局部匹配方法

传统人脸识别在非正常光照和姿势的情况下鲁棒性较低,针对该非正常角度下人脸数据的局部缺失导致识别率降低的问题,提出了一种解决局部匹配问题的方法.该方法通过引入基于曲率和径向距离的3D标志指示器进行3D人脸标志检测,采用注释人脸模型进行初始配准,以扩展可变模型框架即利用在拟合过程中人脸对称性的优点,使得局部匹配问题可以将缺失数据完整化,从而真正地实现姿态的不变性.论文在通用的3D人脸数据库FRGC v2及来自圣母大学的人耳数据库的集合F、G上进行了实验,验证了所提方法的有效性.     

基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法

针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题, 提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法, 解决了猪脸特征点难检测的问题. 首先, 采集猪面部数据并进行特征点标注, 使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题； 其次, 对猪脸数据和人脸数据进行结构计算, 匹配相似度较高的猪脸和人脸, 构建猪脸人脸匹配数据集； 再次, 利用匹配数据集训练TPS(thin plate spline)形变卷积神经网络, 得到形变后的猪脸数据集以适配人脸特征点检测模型； 最后, 使用形变猪脸数据集对人脸特征点检测神经网络模型进行微调, 得到猪脸特征点检测模型. 实验结果表明, 用该方法进行猪脸特征点检测, 错误率仅为5.60%.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

基于3D-2D映射的大姿态人脸识别

为了解决真实场景下大姿态人脸识别准确率低的问题，本文从数据增广的角度，围绕三维人脸信息数据进行大姿态人脸识别关键技术的研究与探索，提出了一个基于3D-2D映射的大姿态人脸识别算法框架.区别于当前基于3D点云数据的人脸识别算法，本文提出的方法主要利用3D人脸丰富姿态信息，通过3D-2D映射的姿态数据扩充方法，进而训练特定姿态人脸特征提取模型，然后集成到统一大姿态人脸识别框架中.本文提出方法的关键是利用注册3D人脸图像信息来辅助2D人脸多姿态识别，很容易集成现有的2D人脸识别方法到提出的框架中.实验表明，本文提出的方法在无约束真实场景下能够有效提升大姿态人脸识别准确率，同时不显著增加计算负担，为当前基于3D信息解决2D人脸识别问题提供了新思路.     

三维双线性多分辨率形变模型研究

形变模型在计算机视觉和计算机图形学等领域均有广泛的应用.但现有形变模型的建立或依赖于不稳定的人脸图像对应光流算法,或需要大量的人机交互,而且基于随机梯度下降算法的模型匹配过程常收敛于局部最优值.针对这些缺陷,提出三维双线性多分辨率形变模型.首先基于人脸关键特征分割和网格重采样建立原始人脸的自动稠密对应;然后经紧致凸松弛将模型匹配问题转化为两个双线性规划问题,最后通过基于内点方法的全局优化算法求解.基于模拟和真实数据的实验表明:该模型在最优性、模型匹配速度、收敛性和对噪声异常点的鲁棒性优于传统的形变模型.     

基于局部分割的快速人脸识别

针对人脸识别系统易受光照,表情与遮挡等因素的影响,提出一种基于局部分割的快速人脸识别算法。首先,建立高斯肤色模型,并融合几何特征快速实现人脸粗定位;然后,利用局部初次匹配与全局特征的方法排除背景环境对人脸检测的干扰以及减少匹配过程中的计算量,同时运用LBP算子对2D-Fr FT的幅度与相位特征的互补信息进行编码;最后,采用最近邻分类器进行分类识别。本文的方法在公共人脸图像数据库上进行仿真实验。结果表明,该算法简单、鲁棒性高、在速度与准确性方面具有良好的性能。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法

针对人脸识别中在非限定条件下(如背景、光照等因素发生变化时),人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法。通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量;再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验,结果表明,所采用的算法精度较高。     

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组（intelligent behaviour understanding group,IBUG）,采用监督下降算法（SDM）进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库（BJUT-3D）进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。     

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DTW的LPM在面部遮挡人脸识别中的应用

针对面部遮挡人脸识别问题中遮挡源变幻莫测、遮挡位置、大小及形状未知而导致从人脸图像中分割遮挡区域困难的问题,提出了基于动态时间规整(DTW)的局部分块匹配(LPM)算法。首先,将人脸图像划分成若干大小相等且互不重叠的局部小块;然后,借助于光栅扫描顺序将各个小块按照前额、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴的顺序连接成一个单一序列;最后,计算查询人脸与注册人之间图像到类的距离,并利用动态时间规整的设计思想寻找查询序列与所有注册序列之间的最佳对齐方式。在两个公开人脸数据库FRGC2.0、AR及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的人脸识别算法,所提算法取得了更高的识别率,此外,所提算法无需任何训练过程,计算成本低,更适合应用于现实面部遮挡人脸识别中。     

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.     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

基于统计形状模型的面部特征提取随机方法

针对在复杂背景和部分遮挡情况下提取面部特征轮廓的困难，提出了一种基于统计模型的随机方法．该方法将面部特征轮廓作为动态随机过程的状态序列，并应用统计方法建立人脸整体形状模型和特征形状模型，分别构造面部特征间和面部特征内控制点样本的预测方程，最后利用序列蒙特卡洛方法估计随机状态．该方法给出了面部特征提取的随机描述，打破了确定性方法对单高斯分布和轮廓形状线性变化的依赖性，实现了轮廓的准确可靠提取．对100幅正面人脸图像的实验结果表明，轮廓定位相对误差仅为2．7％．对标准人脸检测数据库中传统算法很难处理的复杂背景和部分遮挡情况，该方法能够正确定位面部特征轮廓．     

一种改进的人脸特征点定位方法

人脸特征点自动定位方法在人脸识别、三维人脸模型重建等方面都有重要作用.三维人脸模型重建对下巴特征点精度要求很高.采用一种结合遗传算法和活动外表模型(AAM)的人脸特征点定位方法(GA-AAM),对AAM算法在下巴轮廓提取中的不能精确收敛问题作了改进.对于用实时AAM算法做特征点粗定位得到的结果,在AAM的代价函数中引入代表特征点处的边缘信息,进一步采用遗传算法作优化.实验结果表明该方法对下巴特征点的精确收敛十分有效.     

几种维数约简方法在人脸识别中的比较研究

流行学习是一种分类问题的有效解决方法.采用人脸数据库作为样本集,对主要几种线性算法和LLE算法进行实验分析,尝试引入一种监督LLE算法,在针对人脸数据库的实验中发现该算法在提取非线性特征中有较好的效果.     

高速结构化光照扫描系统中的三维手势及人脸识别

在计算机视觉人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）领域,信号质量的优劣对系统性能的影响很大。为了解决这个问题,提出了一种基于实时高分辨率的高速结构化光照三维（Three-Dimensional, 3D）物体扫描系统,通过结合鲁棒人脸识别建模与三维点云分类算法,将完整的表面几何形状与不同分类的模板相匹配,从而可以准确地重建及分类各个结构点。所提方法的有效性分别在结构光照明（Structured Light Illumination, SLI）三维手势数据库及结构光照明三维人脸数据库上得到了验证,实验结果表明,与最先进的方法相比,所提方法取得了更好的识别效果。     

基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .