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。     

一种多角度的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法的识别率受角度变化影响大的缺点,提出了一种多角度的人脸识别方法.首先用多个不同角度的主动表观模型(AAM)估计人脸旋转角度;然后通过多角度模型合成正面人脸;最后采用线性判别分析法(LDA)获取最佳分类特征,并对其进行识别.实验结果表明:与主成分分析法(PCA)相比,该方法对不同角度的人脸具有更高的识别率.     

基于一般模型的单幅人脸照片三维重建

针对由单幅照片进行三维人脸自动重建的问题,提出了基于一般模型变形的快速三维重建方法.先通过稀疏形变模型获取照片人脸特征点的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸,并使用基于肤色模型的插值合成皮肤纹理.实验证明,三维人脸重建方法快速简便,且只需单幅人脸照片,真实感强,并且可生成多种姿态、光照和表情的人脸图像,有较好的应用价值.     

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.     

基于Canny-AAM的人脸特征定位算法

主动表观模型(AAM)是经典的特征点检测方法,该模型对外轮廓的定位不是十分准确,且计算复杂度高,迭代次数大,容易陷入局部最优解,很难满足多姿态人脸特征点检测的要求.针对上述问题,提出了一种基于Canny边缘检测的AAM人脸特征定位方法.在使用AAM之前先利用Canny算法进行边缘检测,滤去非人脸轮廓部分像素点的纹理信息,使特征点极大限度的定位到人脸轮廓部分.实验结果表明:该方法减少了迭代次数,降低了计算的复杂度,提高了匹配的准确率,时间消耗降低了27.7%.     

基于椭圆模型和神经网络的人脸姿态估计方法

基于椭圆模型和神经网络方法, 提出一种人脸姿态估计方法. 先采用椭圆模型对人脸边界进行拟合, 确定眼睛和嘴在椭圆中的位置, 再应用BP神经网络对位置参数和人脸姿态参数的关系进行学习, 从而对人脸姿态进行估计. 实验结果表明, 用该方法对较大范围内的人脸转动进行估计, 结果比较准确.     

基于主动表观模型的人脸图像描述与编码

利用主动表观模型(AAM)来对人脸图像进行描述和编码,该方法不仅对人脸形状进行建模,同时又建立了反映人脸灰度变化的纹理模型,并将纹理模型与形状模型合理地结合起来,反映了整个人脸形状及纹理。实验表明了AAM方法进行人脸描述和编码的有效性。     

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.     

基于改进AAM的人脸特征点提取

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法（LBP-AAM）.首先建立3种人脸模型实例（正面,左转及右转人脸模型）;然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精度上提高了27%,效率上提高了9%.     

独立子空间下的草图人脸合成与识别

基于草图的人脸识别对于公安机关通过目击者描述出的犯罪嫌疑人草图来确定疑犯的身份具有重要的意义.为实现草图人脸识别,从人脸独立特征子空间和人脸形状结构特征出发,提出了一种新的草图人脸合成和识别方法.根据人脸图像在独立分量子空间上的重建,研究了基于独立成分分析(ICA)的草图人脸合成,实现了照片草图人脸转换;针对人脸结构信息在人脸识别中的重要作用,在分析主动形状模型(ASM)算法在提取人脸结构信息上所具有的局限性的基础上,提出了极坐标形状模型(PSM);最后,将合成的草图与待识别草图利用ICA/线性鉴别分别(LDA)和极坐标形状模型进行联合识别.实验结果表明,提出的算法可以有效地将照片转换为草图,并具有较好的识别率,1阶识别率达到94.7%,10阶达到99.1%,将子空间投影与极坐标形状模型联合起来识别,1阶识别率可提高5.3%,前3阶识别率平均提高约4.2%.算法较好的识别率基本上满足了自动草图识别系统的要求.     

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。     

基于真实三维信息的人脸自动识别

基于三维信息的人脸识别建立在二维人脸识别和人脸真实三维模型重建基础上,通过利用人脸三维模型的不变性,克服目前常用的二维人脸识别过程中存在的成像限制大(必须是正面像)、易于被欺骗(如化装、带眼镜等),从而进一步提高识别的正确率和可靠性.     

基于坐标系人脸注册和集成分类器的3D人脸识别方法

由于三维人脸识别精度很大程度上取决于对齐模块的质量,提出一种内在坐标系注册人脸、两层集成分类器进行人脸识别的方法.首先进行3D人脸注册,人脸注册是基于由鼻尖、鼻子水平面以及人脸垂直对称平面表征的内在坐标系统,只需注册1次人脸扫描;然后进行预处理,去除噪声和填充空洞区域;最后通过主成分分析(PCA)提取图像特征,两层集成分类器采用马氏余弦(MahCos)匹配度和加权波达计数法(WBC)对人脸区域分类并进行合并和重新排列.FRGC v2.0和CurtinFaces数据库的实验结果验证了此方法的有效性.与Mesh shift方法、三维PCA方法、ICP匹配方法和LDA方法相比,此方法提高了识别性能,且在计算复杂度上也有较大优势.     

基于单幅人脸正视图的个性化人脸三维重建

人脸三维模型在很多领域有着广泛的应用,如何有效获取人脸三维模型已成为研究热点.基于单幅人脸正视图的个性化人脸三维重建方法,指出采用单幅人脸正视图进行三维重建存在的两大瓶颈问题.针对前期工作中为了解决纹理信息不足的问题,提出的基于顶点一环邻域及面片分类的纹理映射方法进行改进和完善,在此基础上设计实现一套基于单幅人脸正视图的人脸三维重建系统.实验结果表明,改进后的基于顶点一环邻域及面片分类的纹理映射方法可以有效解决此前出现的耳朵区域纹理信息不合理问题.     

基于三点透视的人脸姿态估计算法

提出了基于特征点透视变换和人脸统计模型的人脸姿态估计算法.首先建立以左右眼睛点和鼻尖为几何特征点的人脸统计模型,然后推导出这三个特征点在图像平面坐标系和三维世界坐标系间的对应关系,进而得到从图像平面上的三个特征点估算人脸在三维空间姿态的理论方程,最后运用迭代方法给出了一个完整的快速人脸姿态估计算法.实验结果表明,本算法精度高,速度快,具有较好的鲁棒性.     

基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式（3DLBP）和核判别分析（KDA）相结合的三维人脸识别方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGCv2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91．8％,而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98．4％,而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3％。     

二维人脸的三维真实感重建

章为解决特定人脸的三维真实感模拟提供了一个简单而行之有效的算法．首先，给出特定人脸的二维多方向照片及三维人脸中性模型，通过中性模型到特定人胜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网格体做消隐、投影、纹理映射后合成具有高度真实感的三维特定人脸．如果提供具有特定表情的三维人脸中性网格体和多方向表情照片，该方法同样适用．     

由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

针对传统三维人脸重建算法精度不高的问题, 提出一种由粗到精的三维人脸稀疏重建方法。根据稀疏形变模型方法对待重建人脸的部分区域显著点进行重建, 得到第1步重建结果, 并在此基础上进行后续重建。将第1步的重建结果作为新的参考模型, 求取待重建人脸与参考模型的特征点的坐标投影距离, 从而求取参考模型的形变因子, 完成最终三维人脸的重建。由于两步稀疏重建的作用不同, 对重建过程中参数的选取也采用不同方式。实验结果表明, 该方法能有效提高人脸重建精度, 同时保持较快的重建速度。     

1511（3）工作面提高回采上限研究与实践

潘一矿采1511（3）工作面为松散含水层下缩小防水煤柱开采工作面,本文通过对防水煤柱留设的可行性论证及实际开采过程中应用＂并行电法＂探测＂两带＂发育规律的介绍,为相似条件下提高回采上限开采提供借鉴和帮助。