人脸特征建模中特征点的提取

探讨了人脸建模中特征建模方式。人脸特征建模方式中对于正侧面照片的坐标校正，对于已存在的两张照片，分别用不同方式提取特征点，对于两张照片相应位置的特征点进行重构，形成三维空间里面的点，从而对这些有代表性的点进行三维建模，得到人脸的三维框架。后续进行文理映射等方式，最终形成逼真的人脸三维模型。     

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.     

基于中性模型与真人照片的三维人脸建模

三维人脸建模一直以来都是三维建模中的热门研究课题。利用中性人脸模型CANDIDE-3和正、侧面照片,结合人脸特征点识别技术,提取照片特征点,对正交照片二维特征点进行整合补充获得一组三维人脸特征点信息,通过该组特征点校正并匹配中性模型获得特定人脸模型,再提取照片中人物面部纹理获得具有真实感的特定人脸三维模型。经验证,该方法能以较低的开销获得精确度较高的特定人脸模型。     

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。     

基于认知机理的三维人脸建模及应用研究

人类天生具备从单张平面照片进行三维信息恢复的能力,模拟人类的这一认知过程,研究基于单张平面图像的人脸三维建模技术,是当前认知计算中的一个重要问题.以统计学为工具,在建立人脸统计模型的基础上提出一个两步人脸形状建模方案,利用人脸结构先验知识对建模过程进行约束,能够生成真实感强的三维人脸模型.将三维人脸模型应用到光照和姿态估计问题上,取得了较好的效果.     

基于认知机理的三维人脸建模及应用研究

人类天生具备从单张平面照片进行三维信息恢复的能力,模拟人类的这一认知过程,研究基于单张平面图像的人脸三维建模技术,是当前认知计算中的一个重要问题。以统计学为工具,在建立人脸统计模型的基础上提出一个两步人脸形状建模方案,利用人脸结构先验知识对建模过程进行约束,能够生成真实感强的三维人脸模型。将三维人脸模型应用到光照和姿态估计问题上,取得了较好的效果。     

基于照片的人脸三维建模

研究由一张正面照片和一张侧面照片合成头部三维模型的自动方法。从照片中提取面部特征点后,修改基本模型生成特定人的面部三维模型。从两张照片可以合成任意角度视图,纹理映射后可以获得较好的三维效果。     

人脸三维建模方法综述

由于人脸的复杂性、易变性，建立逼真的三维人脸模型成为众多研究者挑战的课题。本文对近年来三维人脸建模的基本方法进行了概要的总结，并重点介绍了算法的基本思路。     

基于Gamma和AdaBoost的人脸检测系统设计

为了有效地实现人脸的检测效果,文章在AdaBoost算法基础上提出一个改进的人脸检测算法．为了有效地消除光照和成像对人脸的影响,该算法将Canny修剪算法和伽马矫正算法进行结合,有效地消除光照和成像设备对人脸的影响．并利用VisualC＋＋和OpenCV等开发工具设计了一个人脸检测系统．本系统采用20×20的人脸图像和背景图像各1000张训练了一个7层的级联分类器,每一层构成的强分类器由一组基于Haar特征的弱分类器构成．该系统通过自选137幅包含人脸和背景的图片对系统进行测试,获得94．72％的正确检测率以及26．42％的误检率．     

基于沃尔什特征和增强型Cascade算法的人脸检测

在训练基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测器时,由于使用了大量的Haar-Like特征,所以训练过程消耗了大量的时间和存储空间,为此该文提出用较少的沃尔什特征来代替大量的Haar-Like特征,可以较大幅度地降低特征之间的冗余,节约训练时间和存储空间.针对Nesting Cascade完全继承前层分类器的不足之处,提出一种具有自主和继承双重特性的增强型Cascade算法.MIT-CBCL库上的实验表明:沃尔什特征可以加快训练速度,而增强型Cascade算法有助于提高测试精度.最后,使用训练好的人脸检测器对MIT CMU前视人脸测试集进行了测试.结果证明该文方法比相应的对比方法更加有效.     

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。     

基于肤色模型和特征定位的人脸检测算法

针对彩色图像提出一种基于肤色模型和特征定位的检测算法.首先建立一个新的肤色模型（H_SI_I模型）,它对光照亮度具有强鲁棒性.在肤色分割的基础上,利用水平灰度投影估计人眼水平位置,然后结合候选脸区的边缘图像,给出人眼的确定位置,并输出人脸检测结果.实验表明该算法简单、快速、鲁棒性强.     

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.     

基于改进AAM的人脸特征点检测

为了有效的解决传统AAM算法对光照的鲁棒性差,本文利用Gabor滤波器进行滤波处理,再通过LBP算法进行降维处理。针对该算法拟合结果受初始条件影响很大等因素,本算法利用Adaboost算法对人脸的旋转角度进行预估计,在加入了全局旋转平移因子,在提高了拟合速度的同时也取得了很好的拟合结果。     

Real-Time Multi-View Face Detection and Pose Estimation Based on Cost-Sensitive AdaBoost

Locating multi-view faces in images with a complex background remains a challenging problem.In this paper, an integrated method for real-time multi-view face detection and pose estimation is presented.A simple-to-complex and coarse-to-fine view-based detector architecture has been designed to detect multiview faces and estimate their poses efficiently. Both the pose estimators and the view-based face/nonface detectors are trained by a cost-sensitive AdaBoost algorithm to improve the generalization ability. Experimental results show that the proposed multi-view face detector, which can be constructed easily, gives more robust face detection and pose estimation and has a faster real-time detection speed compared with other conventional methods.     

基于双肤色模型及AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照条件下,彩色静止图像的人脸检测问题,综合利用YCbCr和HSI颜色空间下的肤色模型,先进行肤色分割,定位出候选人脸,再用AdaBoost级联分类器进行检测验证,有利于提高检测效率,降低误检率。     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。     

基于四元数的彩色人脸检测

针对彩色图像提出基于四元数的人脸检测算法,从数学上解决传统方法将肤色检测与人脸最后确定分开进行而导致检测率较低、程序复杂度高的弱点,将人脸肤色信息与反映轮廓形状的灰度信息进行融合同时作计算处理,提高了检测速度,且增强了算法的鲁棒性.首先简单概述作者提出的检测系统,然后按算法流程分块说明系统每部分的主要内容,其中包括:定义于实数域的广义瑞利商以及Fisher鉴别分析法在四元数体上的推广;基于四元数的Fisher鉴别分析法在人脸检测中的应用原理;彩色人脸样本集的收集与预处理;彩色非人脸样本的收集及其分类的原因和分类原理;多尺度检测中的融合问题;多组检测结果的综合判断问题.数学上严密的推导表明,基于四元数的检测算法合理可行,满足实时性要求.大量实验测试结果显示,此算法快速有效,具有较强的鲁棒性.