单训练样本视频监控俯视人脸识别研究

近年来视频监控已普遍应用于各行各业,因此基于监控视频人脸识别也成为了智能监控系统中重要的研究领域.然而,由于监控视频人脸通常是非正面人脸,传统性能优良算法应用于视频人脸识别时,其性能也明显降低.同时,单张训练人脸问题在监控视频人脸检测和识别是一个普遍问题.因此为了能有效地提高单训练多姿态人脸识别的正确识别率,文章提出了一种基于三维建模技术的人脸识别算法.该算法先由一张二维高清正面人脸生成一个三维人脸模型,然后再进一步在该三维人脸空间里产生多种姿态的人脸模型,并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸,最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库.该算法用SCface视频监控人脸库中加以验证,与传统的PCA和LDA算法相比,该算法对监控视频人脸的识别率提高了13%.由此表明,文章介绍的算法是一种有效的人脸识别算法,能有效地提高对俯视人脸的识别率.     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

基于小波树和二维主元分析的人脸识别

为提高人脸识别率,结合小波树和子空间分析中的二维主元分析,提出基于小波树和二维主元分析的人脸识别算法(WTMPCA).该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量和三个细节分量;分层次重组小波近似分量,得到新样本集;最后在此样本集上使用二维主元分析进行人脸识别.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,WTMPCA方法的人脸识别率为96%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性.     

基于二维与三维表面映射的三维面部模型拟合

针对现有的面部模型拟合方法需要人工标记三维模型显著点,而且存在二维与三维非刚性对齐中轮廓在参数变化下消失的问题,提出一种基于二维与三维表面映射的三维面部模型拟合的方法;首先初始化参数计算人脸平均模型,然后利用Snake方法进行二维标志点和三维显著点的对齐,再更新迭代标志点和脸颊边缘,优化混合目标函数来更新形状和姿态参数,最后得到最终参数来拟合三维面部模型。结果表明,该方法可应用于单张人脸图片拟合三维人脸模型,实现三维显著点和图像中的二维标志点的自动化对齐。     

特定二维人脸的三维真实感重建

文章为解决特定人脸的三维真实感重建提供了一个简单而且行之有效的方法．首先，给出特定人脸的二维正面和侧面照片，及三维中性人脸模型，通过中性模型到特定人脸模型的变换产生特定三维人脸模型，然后对特定三维人脸模型进行纹理映射产生具有真实感的三维特定人脸．     

基于小波变换特征提取和神经网络分类的人脸识别

为提高人脸图像识别率,提出一种将小波分析与神经网络相结合的人脸识别方法。用二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取其低频系数作为人脸特征值,用三层神经网络进行分类、识别。实验证明,和单纯的小波方法及神经网络方法进行人脸识别相比,这种方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率。     

基于光照子空间的人脸识别研究

利用球面谐波模型建立的9D光照子空间进行人脸识别.用SFS方法获得人脸表面特征点深度,以特征点深度为基础,用NURBS方法重构三维人脸,并用该三维人脸的法向量计算球面谐波基图像,进行人脸识别.结果表明,以所求的球面谐波基图像为基础进行人脸识别,不仅提高了人脸表面法向量的精度,减少了运算量,而且使得人脸的识别率明显提高....     

基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨

扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.     

基于WT-W2D2DPCA的人脸识别算法研究

人脸识别过程中,针对二维主成分分析(2DPCA)算法在特征提取和数据降维上存在的问题,本文首先引入双向二维主成分分析(2D2DPCA)算法,该算法同时考虑图像行与列方向上的信息.考虑到人脸图像存在信息冗余而影响识别率的问题,于是本文提出一种基于小波加权双向二维主成分分析(WT-W2D2DPCA)的人脸识别算法.该算法首先采用二级小波分解对人脸图像进行预处理,提取其低频部分;然后根据人脸图像的特性,将低频部分进行奇偶分解,并引入加权思想,重组低频人脸图像,最后在ORL人脸数据库上进行双向二维主成分分析.实验结果表明,该方法不仅克服了传统2DPCA系数矩阵大的问题,而且得到了比传统的2DPCA、2D2DPCA算法更好的识别效果.     

用于人脸识别的张量图优化的Fisher判别分析

最近提出的图优化的Fisher判别分析(Graph-based Fisher Analysis,简称GbFA)具有很强的判别性能,并成功地应用于人脸识别。但GbFA需要将二维的人脸图像矩阵转化为向量,因此容易丢失像点的空间关系。为此,提出用于人脸识别的张量图优化线性判别分析(Tensor Graph-based Fisher Analysis,简称TGbFA)。该算法把二维的人脸图像矩阵看作二维张量数据,并通过GbFA方法迭代求得两个投影矩阵。在Yale和YaleB的人脸库的实验表明,TGbFA算法继承了GbFA的特性,与现有的张量线性判别分析算法相比,TGbFA具有较好的判别性能。     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

“丢脸”的秘密

前不久,有一则国际新闻报道说,英国有一个男子辨认不出任何人的脸,包括自己的脸和老婆的脸,除非老婆穿上红衣服,否则他压根认不出谁是自己老婆。有人居然认不出朋友或家人的模样,甚至认不出镜子里的自己,这听上去似乎让人难以置信。但是科学家们最近发现,其实每一百个人里面,就有两三个人是这样的,他们隐秘地生活在我们周围,谨慎地藏起自己的弱点,但正是因此,才造成了许多莫名的误会。是什么原因让他们记不住别人的脸?背负着永远都不认识家人亲友的宿命,他们又过着怎样不为人知的生活?     

用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化，作为人脸图像预处理过程，是计算机人脸识别中很重要的一个环节。论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法。该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界；接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置；然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放；最后获得人脸的标准图像。采用ORL人脸数据库进行仿真实验，结果表明，该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰，保留了人脸识别所需的主要信息，更利于后续的特征提取与识别，解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题，是一种有效的方法。     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

用于面部虚拟整形的三维人脸重建系统设计

为解决面部整形手术成功率低的问题,设计了用于面部虚拟整形的三维面部重建系统。该系统首先利用高精度深度相机采集人脸多角度深度图像,将每幅深度图像分别转换为对应点云模型并进行去噪预处理。接着,将正面点云和侧面点云进行粗匹配实现点云拼接,并提出一种改进的精配准算法进行精配准,得到目标人脸三维点云模型。对点云模型网格化处理后,提出一种基于半边结构的细分算法来提高重建模形精度,最后完成贴图即可构建人脸模型。为了验证所设计系统的重建精度,设计了对比实验。结果表明:系统重构人脸与其他重建系统相比,提高了人脸精度,且与真实人脸间差距小于2 mm,可以将其应用于面部虚拟整形,从而对专业医师提供术前指导,提高手术成功率。     

人脸识别中利用眼球进行人脸归一化

人脸识别中,人脸的归一化处理是至关重要的一个环节,以此为基础可使得人脸的整体分析和识别变得容易和准确。算法首先利用人脸的垂直积分投影曲线获得人脸的左右边界,然后利用水平积分投影曲线获得人眼所处的大致水平位置,进而裁剪出这个包含人眼的大致区域。在此基础上利用Canny算子求出眼睛区域的边缘图像,然后对边缘像素进行聚类,再利用Hough变换的改进方法求出左右眼球中心的精确位置,最后利用中心瞳孔的位置进行人脸的归一化处理。经实验验证,该方法速度快、精确度高,受表情、偏转和光照的影响小。经本方法校正后,后续的识别正确率得到了提高。     

基于相似性约束的面部幻象在人脸识别中的应用

为了根据低分辨率（LR）人脸图像生成高分辨率（HR）图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约束描述输入的LR人脸图像与HR训练图像之间的局部结构相似性,同时增强相邻幻象图像块之间的平滑约束;最后利用空间相似性约束减少远离幻象图像块的那些图像块的影响。在FERET、Yale及ORL三大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其它几种较为先进的面部幻想生成方法,所提方法得到的幻想图像分辨率更高,此外,所提方法得到了更高的识别率。     

走出绩效反馈面谈的困境

绩效反馈面谈是直线经理感到较为头疼的一个环节，绩效反馈面谈的有效性制约着企业推行绩效管理的有效性。直线经理只要明确了绩效反馈面谈的目的，做好绩效反馈面谈的计划，选择适当的面谈策略，学会使用建设性沟通技巧，就能走出绩效反馈面谈的困境。     

一种基于分层模板的人脸检测方法

针对校园监控视频环境下的人脸检测中人流量大、侧面视频多、低清晰度等问题,提出了一种基于分层结构的脸部形态模板方法,该方法通过综合肤色标定方法、阴影检测算法和脸部分层次的形态特征检测算法,得出了人脸结构信息的4个控制参数.通过在Caltech人脸数据库、ORL人脸数据库和本实验室仿真人脸库的实验结果表明,本文所提出的基于分层结构的脸部形态模板方法能准确高效地检测出人脸,适合应用到校园视频系统中.     

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。