人脸定位系统的研究

以投影思想为主要研究方法,以人脸定位的各关键步骤为主要应用目标,系统研究了人脸定位的技术和方法,并描述了人脸定位的主要过程。     

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.     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换(DWT)的人脸检测与特征定位算法，算法针对人脸的不同特征，选择小波变换相应最有效的频段和分量．运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法，并结合人脸各特征间的几何特征关系，采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围，分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征．该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性，同时具有计算量小、效率高的特点．     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .     

人脸识别中眼睛定位的研究

选择人脸识别中的关键一步——眼睛定位进行深入研究。首先对眼睛定位的重要性做了简单地介绍,然后着重介绍了几种主要的眼睛定位方法,并从理论上对各种方法进行分析和比较,并进一步讨论了提高眼睛定位的准确度的难点和必须考虑的几个重要方面,最后展望了眼睛定位的发展方向。     

一种粗细结合的快速虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能.依据虹膜图像的特点,提出一种粗细结合的虹膜定位方法:首先利用虹膜图像灰度分布的规律性,粗定位虹膜圆心及内外半径,确定虹膜的相关参数;然后依据虹膜图像的灰度特征,对其进行二值化,之后使用Canny算子对二值化虹膜图像进行边缘检测;最后使用H...     

一种基于支持向量机的自适应虹膜定位算法

由于参数的限制和虹膜外边界两边低的对比度,使得Canny算子只能检测到位于某些频率段中的边缘,有时会漏掉一些比较模糊或者一些干扰较大的外边界.为了解决Canny算子进行虹膜定位过程中的鲁棒性问题,提出使用支持向量机(SVM)的自适应以改变Canny算子参数的方法.该算法通过傅立叶变换判断眼睛图像的质量,再使用SVM对眼睛图像分类,然后对于不同质量的眼睛图像采用不同参数的Canny算子检测边缘.实验结果表明该算法可以更加准确地检测到虹膜外边界,并有效地解决了虹膜定位中Canny算子的参数依赖问题.     

一种基于圆差异算子的眼睛垂直定位方法

提出了一种新的眼睛垂直定位方法,先利用圆差异算子对原始图像作变换,并对变换后的图像作垂直方向的积分投影,搜索投影曲线上最大的三个极值点,得到眼睛的可能位置,再对每个极值点的所在区域作水平方向积分投影,利用水平投影曲线的波峰数条件过滤眼睛以外的其他点,最后利用人脸的结构特点确定出眼睛点的垂直位置．通过在Yale照片库上的实验说明该方法具有很高的定位准确性．     

基于投影灰度差的遮挡人脸检测算法

针对现有的人脸检测算法,需要样本数量大、训练与学习时间长等缺点,提出了一种基于投影曲线特征的遮挡人脸检测算法。该算法利用了人脸二值化的水平投影,确定人眼区域,减小了数据量和其他面部特征的影响;得到眼部区域二值化的垂直投影,利用投影曲线的特征,对眼部是否有遮挡进行判断。该算法思想简单,无需训练与学习,提出新的判断指标-归一化灰度差有明确的物理意义,有效的提取了眼部区域的特征。仿真结果证明了该算法的有效性,且与同类算法相比,缩短了检测时间,提高了检测率。     

人脸识别系统中的特征提取

研究了人脸识别系统中正面人脸的特征提取 .通过区域增长从人脸图像中分割出人脸 ,再利用边缘检测、Hough变换、模板匹配和方差投影技术可以快速有效地提取出人脸面部器官眼睛、鼻子和嘴巴特征 .实验结果表明本文所采用的方法具有较高的准确率和光照鲁棒性 .     

一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。     

基于正交邻域保持投射的DT-CWT特征人脸识别

为了有效地利用双树-复小波变换(DT-CWT)进行人脸识别,提出一种将DT-CWT与正交邻域保持投射(ONPP)相结合的方法.先通过DT-CWT得到具有空间、频率以及方向特征的人脸特征表示,然后使用ONPP对特征向量进行线性降维,有效地保持了数据的局部与全局的几何特征,最后进行识别测试.实验结果表明,基于DT-CWT的ONPP算法可以在特征维数有效降低的前提下很好地完成人脸识别任务.     

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。     

基于特征脸和LDA的人脸识别

简述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用特征脸和LDA相结合的方法进行人脸识别，先用特征脸获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并验证了方案的可行性。实验表明：该识别方法识别效果较好，能够适应表情、光照的变换。     

基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析

介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.     

基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题, 提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域, 预处理后进行Gabor变换; 通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征, 对变换后的图像进行水平积分投影, 眼部有明显的尖峰, 进而通过峰平比识别人眼的开闭状态, 突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明, 该算法具有较高的准确性, 并对光照变化有较好的鲁棒性。     

基于肤色模型的人脸检测与人眼定位

针对光照变化对人脸检测及人眼定位的影响, 提出一种基于肤色模型的人脸检测与人眼定位方法. 先对图像进行预处理, 减少图像中的噪声; 再将RGB颜色空间转化到具有良好肤色聚类特性的YCbCr色彩空间, 利用Gauss模型进行肤色建模; 最后检测出人脸区域并确定人眼位置.     

一种基于模糊积分的多分类器人脸识别方法

提出了一种基于模糊积分的多分类器人脸识别新方法,首先采用两种不同的K-L变换及Fisher线性鉴别分析方法对原始图象进行特征抽取和压缩,然后将压缩后的特征设计成不同的分类器,再利用模糊积分对这些分类器进行融合,达到主观期望和客观证据间的最佳匹配,从而提高了对目标的识别率,并将该方法应用到人脸识别中,实验结果表明,该方法提高了识别率,证明其有效性。