基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成：首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.     

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.     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.     

基于色度信息及投影法的彩色图像中人脸区域分割方法

本文提出一种新颖的,快速的人脸区域分割方法,能快速分割出彩色图像中的人脸区域.在该算法中,提出了基于色度信息的投影直方图概念,并依据人脸几何形状图标定人脸区域.实验证明,该算法具有一定的快速性,人脸表情、姿态、方位的不变性以及一定的鲁棒性.     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别

主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性.     

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.     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量(H,Cg,Cr)T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

基于结构先验的人脸图像超分辨率技术概述

人脸图像超分辨率技术,又名人脸幻觉,可根据给定的低分辨率人脸图像中恢复出对应的高分辨率人脸图像.该技术无论是在学术界还是在工业界都具有非常广泛的应用前景.人脸,作为一种具有高度结构先验的对象,其结构先验可以为网络提供结构信息,从而辅助人脸图像超分辨率任务的执行,改善人脸图像超分辨率性能.因而许多基于结构先验的人脸图像超分辨率方法被提出.为了了解和掌握基于结构先验的人脸图像超分辨率技术的发展状况,本文对其进行了系统的总结与归类,主要从先先验、并行先验、中间先验和后先验,四个方面对基于结构先验的人脸图像超分辨率技术进行概述.最后分析基于结构先验的人脸图像超分辨率技术存在的问题与挑战.     

基于人脸检测与跟踪的智能监控系统

针对现有视频监控系统的缺陷,提出一种新的基于人脸检测与跟踪的智能监控系统.利用对称差分算法,自动检测场景中的运动区域,限制搜索范围;然后利用BP神经网络对肤色进行识别,获得候选人脸区域,该方法比固定阈值肤色检测方法具有更强的环境适应能力;经过人脸验证,最终定位图像中的人脸;对检测出的人脸,提出了新的基于肤色信息和维护运动人脸缓冲池的方法,主动跟踪目标人脸.依据检测出的人脸信息和当前的日期、时间,建立相应的监控信息标注数据库,以供后期查询.实验表明,该系统能够实时可靠地检测、跟踪运动人脸,满足特定的监控要求.     

Personalized Multi-View Face Animation with Lifelike Textures

Realistic personalized face animation mainly depends on a picture-perfect appearance and natural head rotation. This paper describes a face model for generation of novel view facial textures with various realistic expressions and poses. The model is achieved from corpora of a talking person using machine learning techniques. In face modeling, the facial texture variation is expressed by a multiview facial texture space model, with the facial shape variation represented by a compact 3-D point distribution model (PDM). The facial texture space and the shape space are connected by bridging 2-D mesh structures. Levenberg-Marquardt optimization is employed for fine model fitting. Animation trajectory is trained for smooth and continuous image sequences. The test results show that this approach can achieve a vivid talking face sequence in various views. Moreover, the animation complexity is significantly reduced by the vector representation.     

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。     

基于人脸识别的面部民族特征研究

提出基于人脸识别技术的面部民族特征的主要研究方法和研究内容。通过建立中国各民族人脸数据库,利用人脸识别技术对其进行特征提取,构建民族特征的弹性模板用于采集面部全局和局部特征;采用多特征分类器对数据集进行学习,最终对人脸的民族特征进行判别;利用代数特征方法和几何特征方法对藏族、维吾尔族、蒙古族等几个民族的平均识别准确率分别达到82.2%和92.3%。相关的研究工作不仅完善了中国各民族特征和识别的研究内容和方法,同时也为民族识别提供了新的科学手段,并且丰富了人脸识别技术的研究内容。     

一种基于人脸检测的人眼特征定位方法

人脸图像分析中,眼睛的精确定位是非常重要的一个环节。文章提出了一种基于人脸检测的人眼特征定位方法。首先采用AdaBoost人脸检测算法对人脸图像进行人脸检测,确定人脸位置。然后根据人脸面部结构特征估计人眼所在区域,利用该区域内的灰度和梯度特征搜索人眼特征点。实验表明该方法能够快速有效地定位出人眼特征。     

基于多姿态多状态面部情绪模型的表情识别

介绍了面部表情识别的主要步骤,在此基础上提出了一种多姿态多状态的面部情绪模型．该系统利用图像质量的评价结果来决定面部检测的方法,通过中性脸的检测来实现表情边界的分割,从而把提取的表情运动特征参数作为BP神经网络的输入,进而实现面部表情的识别．实验表明,该系统具有很好的识别效果．     

Fast Individual Facial Animation Framework Based on Motion Capture Data

Based upon motion capture,a semi-automatic technique for fast facial animation was implemented. While capturing the facial expressions from a performer,a camera was used to record her /his front face as a texture map. The radial basis function（ RBF） technique was utilized to deform a generic facial model and the texture was remapped to generate a personalized face.Partitioning the personalized face into three regions and using the captured facial expression data,the RBF and Laplacian operator,and mean-value coordinates were implemented to deform each region respectively. With shape blending,the three regions were combined together to construct the final face model. Our results show that the technique is efficient in generating realistic facial animation.     

表情识别中的粒子群检测与分割方法

结合粒子群优化算法,提出了一种对人脸进行精确检测与分割的方法,以提高表情识别的准确率。通过肤色分割得到大致的人脸轮廓;通过粒子群优化检测到人脸的精确位置。利用精确的人脸进行PCA降维和特征提取后可进行表情识别。实验结果表明,此方法很好的排除了干扰因素,提高了表情识别的准确率,尤其对于某些单表情效果极佳。     

基于核函数因素分解模型的表情合成与识别

人脸图像合成是新一代人机交互中的重要技术。传统的三维模型加生理模型的方法可以生成真实的人脸表情图像,但是其中的计算复杂度很高。该文提出了一种基于样本的方法,将不同的人和不同的表情看作影响人脸表情图像的两种变化因素,利用因素分解模型巧妙地进行人脸表情图像合成。同时,分析了因素分解模型获得的身份子空间和表情子空间的特点,提出了一种在子空间中利用余弦距离进行身份和表情识别的新思路。从实验结果来看,这里提出的方法可以仅利用一张训练集内、外的人脸图像合成出该人在不同表情下逼真的脸部表情图像,同时可以合成库内的人在新表情下的表情图像。     

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.