基于高低频分量融合的人脸识别方法

图像分解方法可以将人脸图像分解为低频成分和高频成分,其中低频成分描述的是人脸图像光照成分,高频成分描述人脸图像细节成分。高频成分可作为光照不变特征进行人脸识别,但是由于受光照的影响,人脸图像分解后,位于人脸光照阴影区域的高频成分会被损坏。提出的人脸光照恢复方法分为3步:①基于PCA方法,利用局部的人脸光照明亮区域的高频信息重建人脸光照非均匀区域的高频成分;②利用局部光照明亮区域的光照成分重建全局的人脸图像正面均匀光照成分;③将重建后的低频人脸光照成分和高频人脸细节成分融合,得到人脸在正面均匀光照下的人脸图像,去除人脸阴影区域的影响,实现人脸光照恢复。该方法在YaleB数据库上做实验,获得的人脸光照恢复图像有良好的视觉效果和识别结果。     

一种基于显著性和部件模型的无约束条件人脸检测方法

针对无约束条件下的人脸检测进行研究,提出了一种基于显著性度量和部件模型的人脸检测方法。在部件模型为基础的检测方法中引入显著性理论,融合正面、左侧面、右侧面的三种平面外旋转姿态下的信息,生成完整有效的人脸显著图,并用于人脸检测。实验结果表明本文生成的人脸显著图能够更有针对性描述人脸区域,并且本文人脸检测方法相较Viola Jones人脸检测方法和基于部件模型的人脸检测方法有更高的检测率,运算速度相较原基于部件模型的人脸检测方法大有提高。     

基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取

针对目前三维人脸特征提取方法对表情很敏感的缺陷,通过借鉴曲面曲率生动描述人脸形状的特点和人脸特征区域纹理不受表情影响的特点,提出了一种基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取方法。实验分析说明该方法有效利用了三维人脸的深度信息和人脸纹理对表情和姿态不敏感,具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测

人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于曲面曲线的人脸构造系统的框架结构

首先介绍了一个基于曲面曲线的人脸编辑系统的框架结构,通过正侧面在3DMAX中构造人脸模型,并转化为ASE文件,解析ASE文件,导出人脸数据,构建人脸模型。基于Bezier和B样条方法对一般人脸模型进行编辑,导出个性化的人脸模型,以自定义的*.sp文件格式保存,基于*.sp文件格式构建特定人脸模型。     

人脸检测与跟踪系统的设计

基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率.     

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。     

基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。     

基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测

人脸检测是自动人脸识别中的关键环节.提出了基于人脸肤色模型和人脸结构特征的人脸检测.首先利用人脸图片样本,提取肤色像素,建立肤色CbCr高斯模型.根据高斯肤色模型求得人脸似然图,并采用最佳阈值对之进行二值化.之后再采取形态学处理,除去部分非人脸区域,分割出待定人脸区域.最后根据人脸的结构特征进行再次筛选,得到人脸区域.此方法运用在一般的人物照片中都能达到比较理想的效果.     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

一种新的多视角人脸跟踪算法

为了对复杂场景中的多视角旋转人脸进行精确跟踪,提出了一种基于子空间特征模型的多视角人脸跟踪算法.该算法根据不同的人脸姿态建立多个离线人脸模型并自动进行在线学习,同时,针对人脸跟踪提出了新的自适应粒子滤波框架,确定人脸状态.实验结果表明,该算法能够准确跟踪多视角变尺度人脸,并实时分辨人脸姿态,对人脸的旋转、尺度变化以及环境影响不敏感,具有很强的鲁棒性和精确性.     

视频序列对称差分法检测与预测人脸技术

根据视频监控图像在时间和空间上的连续性和相关性,利用视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,改进了基于规则的人脸定位方法,利用人脸的几何特征,实现复杂视频图像中的多人脸检测。运用运动系数加上横向和纵向调节因子,对后续帧中的人脸加以预测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性,预测跟踪效果好。     

视频序列中运动人脸的检测与特征定位

针对视频序列中运动人脸的检测与特征定位问题,给出了一种算法,即通过计算并比较人脸区域而不是整幅视频帧的峰值信噪比（PSNR）,先从视频序列中找到人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,然后再进行人脸的准确检测与特征定位。首先利用Adaboost方法检测出人脸的大致范围,再根据肤色模型确定人脸的具体位置并从图像中提取出人脸部分,然后利用基于帧间差的人脸区域的PSNR判断图像清晰度,从而定位出人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,最后进行人脸检测和特征定位。对实际视频序列的计算表明,给出的算法在时间效率上较高,人脸的检测与特征定位效果较好。     

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.     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

基于改进Retinex与光照补偿的人脸身份识别

为解决不均匀的光照分布影响人脸身份识别的准确率问题,提出了一种无约束光照条件下的人脸身份识别方法.该方法首先基于改进的Retinex理论对人脸灰度图像进行光照预处理;然后对处理后人脸图像中鼻子周围的遮挡阴影区域进行光照补偿;最后利用主动外观模型定位人脸特征点,并选取关键特征点计算人脸身份特征,进而实现人脸身份识别.基于扩展Yale人脸数据库和CMU-PIE数据库进行实验,结果表明所提方法能有效改善人脸图像的光照情况,提高人脸身份识别率.     

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.     

具有真实感的三维人脸曲线建模和编辑系统

三维几何造型技术是计算机图形学的一个重要分支,人脸几何造型技术是其中的重点。基于样条曲线技术实现人脸几何造型可以取得很好的效果。从3D Max导出ASE文件,构建一般人脸模型,根据Bezier曲线对人脸模型的特征点和特征线进行修改和编辑,从而构建适合用户的特定人脸模型。     

基于小波分析的人脸图像特征提取

人脸图像特征提取是人脸识别的基础,采用小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸图像特征提取方法。应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性,选用合适的小波基对人脸图像进行小波变换．得到体现人脸特征的小波高频细节;经过水平和垂直投影运算,定位出眼睛对、鼻子、嘴唇和双颊等重要的人脸图像特征;再结合人脸的FAP参数集,确定出人脸识别所需要的人脸关键特征。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于OpenCv的性别识别系统软件的设计

基于OpenCv利用级联分类器和卷积神经网络算法设计完成了一个人脸检测与性别识别软件系统。系统可以对静态图像及视频图像进行人脸检测,若无人脸,提示未检测到人脸;若有人脸图像,框出人脸区域,并进行性别识别。实验结果表明,本系统基本可达到较高的正确识别率和实时识别的要求。