基于动态多视角模型集成策略的人脸特征点定位算法

为提高在非限制环境下多种人脸姿态特征点定位的准确性,该文提出了1种新的人脸特征点定位算法。在基于级联回归的多视角模型的训练和测试过程中,使用姿态分类算法对不同的人脸样本进行分类。使用多视角模型集成策略预测特征点位置。实验证明,与显示形状回归(ESR)等算法比较,该文算法对非限制环境下人脸表观变化有更好的鲁棒性。     

基于肤色模型与Adaboost算法的多视角人脸检测

提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险,从而它能够提高分类准确性.在实时检测部分,首先通过使用YCbCr颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域,然后通过基于CCS-Adaboost的多视角人脸检测器检测人脸.多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分,如果样本未通过级联检测器的前四层,那么该样本被确定为一个非人脸样本.实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸.     

一种多视角人脸姿态估计算法

基于独立子空间分析(ISA)技术，提出了一种多视角人脸姿态估计算法。给出了ISA视角子空间分析公式和有效的多视角子空间有监督学习算法。基于有监督学习的多视角人脸模型子空间学习算法，能够实现比无监督ISA学习算法得到更高的姿态估计精度。     

基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法

为了解决均值移动跟踪算法对目标的尺度变化自适应能力差的缺点,针对人脸跟踪具体问题,提出了一种基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法.根据当选择较大核窗进行均值移动跟踪时一般可以准确定位目标的事实,以及人脸形状椭圆近似性的特征,利用一个较大核窗的均值移动跟踪器对人脸目标进行粗略定位,在此基础上再用一种高效鲁棒的直接最小二乘椭圆拟合方法来自动调整人脸尺度的大小.实验表明,该改进算法能有效地解决均值移动人脸跟踪中的目标尺度自适应调整问题,其跟踪效果明显优于原均值移动目标跟踪算法.     

基于多重信息融合的人脸跟踪方法

近年来,粒子滤波算法作为一种处理非线性、非高斯问题的工具,在目标跟踪领域取得了广泛的应用.在粒子滤波中,构建一个合适的似然模型对跟踪的准确性起着关键性的作用.本文根据人体头部旋转的特点,提出了一种基于多信息融合的人脸跟踪算法.首先利用相邻两帧之间目标的位置相差很小这一信息,排除掉一些粒子是目标的可能性,然后融合颜色和局部灰度均值对比度这两个特征,在粒子滤波框架内对人脸进行跟踪.实验结果表明,该算法能够对人脸进行实时鲁棒的跟踪,并能够很好地解决在人体头部发生旋转情况下的跟踪问题.     

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.     

基于粒子滤波算法的自适应人脸跟踪

当人脸旋转和尺寸变化时,传统的粒子滤波算法不能准确跟踪到人脸.针对这一问题,本文提出了在粒子滤波框架下自适应调整目标跟踪窗口和自适应更新模板的方法.该方法通过计算运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离来自适应调整目标跟踪窗口;且对目标特征模板进行自适应更新.实验结果表明,本算法在人脸旋转和尺寸变化的情况下能够提升跟踪的准确度和精度.     

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.     

基于锁相跟踪和惯组的旋转弹滚转角估计方法

为解决微惯性测量组合测量旋转弹滚转角的问题,在对旋转弹角运动特性进行分析研究的基础上,建立微惯性测量组合测量滚转姿态的数学模型,提出基于锁相跟踪算法和微惯性测量组合的旋转弹滚转角估计方法. 该方法对基于三阶锁相环的锁相跟踪算法及其特性进行研究,根据旋转弹角运动特性和微惯性测量组合测量信号特性确定三阶锁相环环路滤波参数,并建立基于三阶锁相环和微惯性测量组合的旋转弹滚转角估计模型,即可根据模型进行锁相跟踪计算得到滚转角. 仿真结果表明,三阶锁相跟踪环路能对旋转弹滚转信号进行有效跟踪,并能够通过微惯性测量组合估计滚转角速度和滚转角,满足旋转弹滚转运动姿态提取的要求,有较大的实用价值.      

基于深度卷积网络的多视角人脸检测研究

针对复杂背景下多视角人脸检测的问题,提出了一种基于深度卷积网络的多视角人脸检测算法。该算法从AFLW多视角人脸库中得到了原始正负样本的数据集,利用改进的NIN_Cifar10网络结构模型来训练一个深度人脸分类器,通过非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,NMS)使其确定为最终的人脸检测窗口进行人脸检测。在Caffe框架下的实验结果表明:本文的方法在多视角人脸检测的正确率上达到了97.3%,与Ada Boost算法相比,误检率降低了6%,检测速度提高了30%,同时对遮挡、光照也具有一定的鲁棒性。     

基于多纹理CS-LBP特征的多视角人脸检测算法

提出一种多纹理中心对称局部二值模式（CS LBP)特征, 实现复杂环境下的多视角人脸检测. 该特征保留Haar特征的序数关系, 借鉴局部二值模式（LBP）的组合方式, 从水平、 垂直、 +45°和-45°这4个纹理方向进行特征提取, 以保证人脸检测在方向、 光照、 旋转等方面的鲁棒性. 算法采用级联架构, 首先针对人脸图像中的不同视角进行分区, 分别进行多纹理特征的提取, 然后设计独立的分类器, 逐级剔除非人脸窗口, 最后采用多层感知器(MLP)综合各视角的检测效果, 输出检测结果. 在数据集FDDB和CMU PIE上进行验证性实验的结果表明, 该方法对复杂环境下的多视角人脸检测有效, 与传统的卷积神经网络人脸检测方法相比, 该方法具有更高的精度.     

一种新的多视角背景下人脸检测方法

针对实际生活中普遍存在的多视角、多人脸检测问题,提出了一种新的分类器训练方法及人脸检测的解决方案;首先采用NPD差分特征对人脸特征进行描述,NPD特征通过判断两个像素值间相对差异对人脸进行描述,其特征值可从二维表直接获取,能大大节省训练时间;同时提出了一种深度二叉特征树结构来训练分类器,可有效结合特征间的关联性,将训练得到分类器与肤色算法相结合来提高检测速度;通过在CMU人脸数据库上对所提出算法进行验证,仿真结果证明在多人脸、多视角检测背景环境下,该算法较Ada Boost算法在检测率提高了8.7%,误检率降低了4.1%,检测速度提高了27.7%。     

特定虚拟操作环境下多机协同算法优化及实现

针对大型复杂导弹武器装备协同操作在同一时空下的特殊情况,开展局域网这个特定虚拟操作环境下的多机（计算机）协同操作研究。通过Unity3D/network技术进行局域网环境的构建，在network模块内置封装好的组件算法之上，通过加入计数器和控制脚本调用实现算法的优化，进而减少多机协同过程中从服务器到客户端的网络延迟。结果证明：基于优化算法基础的多机协同网络延迟较network模块内置封装好的算法表现更好，完全可以满足特定虚拟操作环境下的多机协同操作。     

基于肤色的人脸实时跟踪方法

提出用于电视电话会议,远程教学,监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法,以人脸肤色模型为基础,结合目标形状特征识别方法,并用扩展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹,实现基于肤色的人实时跟踪鲁棒方法。     

基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

提出一种基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪新方法． 该方法将主成分分析法和传统的粒子滤波方法相结合, 避免了传统粒子滤波器的过度重采样, 提高了目标跟踪精度． 实验结果表明, 该方法对单个目标跟踪精度高, 且对多障碍物下的目标跟踪精度也较高, 适用于复杂背景下的人脸跟踪． 与传统粒子滤波方法相比, 该方法提高了目标跟踪的精度和鲁棒性, 避免了粒子退化和粒子贫化．     

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%.     

多状态矢量Kalman滤波算法

提高跟踪精度是雷达发展的重要方向之一.本文建立的雷达跟踪模型,将不同时刻的状态变量联合进行处理,通过改变状态转移矩阵,给出了一种使用多状态矢量的Kalman滤波以提高雷达跟踪精度的新手段.仿真结果表明,相比传统的EKF算法,多状态矢量Kalman滤波能得到更加稳定、准确的滤波结果.     

基于双目视觉的人脸追踪方法

机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。     

神经网络和遗传算法在人脸定位中的应用

人脸是十分常见的复杂模式,在复杂景物图片中自动找出人脸是很困难的,但是却有着重要意义,因为这同时也是自动人脸识别系统的前提．提出了一个基于多层感知器（ＭＬＰ）的用遗传算法实现搜索的人脸定位系统,讨论了系统建立的理论基础,即ＭＬＰ直接感知图象和用遗传算法进行快速搜索．实验结果表明,它尤其适合在复杂背景下的低分辨图象中进行操作,鲁棒性好、定位快、适应面宽．