一种新的基于DCT变换的人脸表征

DCT变换是一种与KL变换非常相似的次最优变换算法.由于它独立于信号量,并且在维数下降、特征提取方面都非常接近经典的KL变换算法,因此DCT变换已经适用于模式识别领域.文章针对人脸图像,基于DCT变换,提出了一种融合整体DCT变换和分块加权DCT变换提取人脸图像的整体特征系数和局部特征系数,用于人脸表征的新方法.实验结果表明,本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换.     

NMF在人脸表情识别中的应用

文章将NMF分解用于提取人脸表情子空间特征,并进行人脸表情识别。将人脸图像在特征脸空间上投影,得到的投影系数作为识别人脸表情的特征向量,采用K近邻分类器进行人脸表情识别。     

人脸表情识别综述

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题,人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快,但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立.人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测(定位)、脸部表情特征提取和人脸表情的情感分类.目前上述环节上均取得了重要进展.本文就这三方面分别进行了分类总结。     

基于肤色HSV颜色模型下的人脸实时检测与跟踪

提出用于视频电话、监视与监控等场合的人脸实时检测跟踪方法.首先运用差分图像快速提炼出运动物体的外接矩形,消除背景对肤色检测的影响,缩小肤色搜索的范围;然后利用肤色在空间的聚类特性检测人脸,利用HSV颜色模型中的色调H的范围抽取肤色,去除亮度对肤色的影响.实验表明,这种检测和跟踪方法是快速有效的,与单独运用HSV方法相比它能更好地处理背景对肤色的影响.     

基于小波变换的人脸特征定位

文章在小波分析的基础上,提出了一种在图像的小波分解数据域中实现对称变换的方法,并把这种方法运用于人脸特征的定位,这种方法可以提高人脸特征定位的效率。     

基于新闻环境的人物肖像检索

提出了一种基于新闻环境的人物肖像检索方案. 该方案可从新闻中找到相关人物的描述，并以此作为人物的背景信息，对现有的通用图像搜索引擎的检索结果过滤，再通过人脸检测技术以及多媒体信息检索方法，最终找到新闻人物最佳的肖像图像，并在此基础上展示了一种新的互联网新闻表示方法. 实验证明，该方法能够比较准确地得到新闻人物的肖像表示，而且以新闻人物的肖像作为互联网新闻表示中的一个补充对提高读者的新闻阅读兴趣和阅读效率都有一定帮助.     

海洋浮游植物自动分析和识别技术

浮游植物是海洋生态系统的初级生产者．对其种类的分类鉴定和定量分析是海洋科学研究和应用的基础性工作．传统的分析方法主要采用显微镜下的人工鉴定和定量计数．为了适应海洋科学和环境监测中的快速检测的需要，解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平要求高、分类人员断层、耗时等问题，至今已有不少学者对各种浮游植物自动分析和识别方法进行了研究．包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的图像法，基于藻类色素组成的吸光光度法、荧光分光光度法和高压液相色谱法．基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法，基于细胞基因系列的分子探针法等．本文对这些方法的原理、发展动态、优缺点等进行了综述．认为基于藻细胞形态的浮游植物显微图像自动识别技术，由于其综合了现代仪器自动分析和传统显微分类方法的优点，是浮游植物自动识别的一种理想和实用的方法，将有很好的应用前景．     

基于DSP的自动人脸识别门禁系统设计与实现

基于DSP构建的自动人脸识别门禁系统具有超高速、高性能、高可靠性的优点,本文用Adaboost统计学习方法进行人脸检测和用非线性SVM分类器进行人脸验证,然后用PCA算法和SVM进行识别,最后根据识别结果,判断用户是否合法,控制门的开关.     

驾驶员疲劳状态检测方法研究

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。     

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.