基于FWT-Projection-BPNN的表情识别

提出了一种基于快速小波变换一投影-BP神经网络(FWT-Project-BPNN)的人脸表情识别方法.该算法首先利用快速小波变换(FWT)对表情图像进行变换,以期在不明显损失图像信息的基础上达到压缩数据量的目的.然后分别对变换后的水平方向与垂直方向的高频数据子图做水平方向与垂直方向投影.将得到的水平与垂直向量组成该表情识别算法的特征向量,最后建立一对一的BP神经网络来进行训练.实验结果表明,该算法能够在一定条件下快速且较准确地识别出悲伤、愤怒、高兴、惊讶、恐惧、厌恶、中性7种通用样本表情.     

人脸自动追踪与识别系统的设计与实现

为快速和准确地识别有关人员的身份,开发了一个具有5个自由度的人脸自动追踪与识别系统．该系统采用人脸肤色模型结合相似度及人脸轮廓来检测和定位人脸,并利用嵌入式隐Markov模型对人脸的特征进行提取和识别．实验结果表明,该系统不仅能自动追踪、定位和识别人脸,而且能实时地将识别结果与人脸数据库进行比对,从而迅速地获得被识别人员的有关身份信息．该系统可用于建筑物入口的监控和刑事侦察等场合．     

一种个性化人脸游戏引擎设计

个性化人脸在游戏人物造型技术中的地位变得越来越重要.设计一种基于照片的个性化人脸游戏引擎.在定义一种面向游戏且能有效支持个性化变形和实时显示的三维中性人脸模型数据结构基础上,使用径向基函数插值方法变形中性人脸模型到特定人脸模型.同时给出了一种基于特征约束的连续多分辨率快速纹理映射方法.实验表明,使用引擎绘制的个性化人脸,满足游戏中人物造型所必须平衡的精确性和效率两方面的要求.     

一种增强的3D人脸替换方法

针对3D人脸重建方法在贴图时忽视对纹理处理的设计,仅进行仿射变换和插值,其中仿射变换会导致其生成图像的高频分量遭到损坏,尤其是给出嘴部姿态不同的源、目标人像时,会造成人像的嘴部纹理缺失,而插值方法会造成灰度不连续现象;提出一种增强的3D人脸替换方法,称为基于生成-重建的人脸替换(generative reconstructed face swap, GRFS)。GRFS将对抗生成网络应用于对3D人脸替换结果的纹理修复,包括两个子网络：嘴部修复网络(mouth restoration network, MRN)以及局部修复生成网络(generative local restoration network, GLRN)。MRN用于修复人像的嘴部细节,GLRN用于修复3D人脸重建过程中损坏的高频分量,并使得异常的不连续灰度变得光滑。实验结果表明,GRFS可以在给定单对源、目标人像的情况下生成逼真的人脸替换结果,且在不同实验环境下的表现好于主流人脸替换算法。     

基于人脸检测和特征的跟踪方法

在智能视频监控中,常常会发生对同一人脸重复定位的问题．通过分析人脸的非刚体特征和人脸监控视频的特点,提出了一种基于帧间人脸位置匹配的思想和基于颜色直方图的Meanshift算法二者相结合的方法．实验结果表明,提出的方法具有一定的实时性,并能够降低对同一人脸的重复识别率．     

利用Maple的Student函数包学习微积分的尝试

Maple是当今最流行的数学软件之一,其附带的Student函数包对微积分的教与学都很有帮助,本文作者在将其用于微积分教学方面做了一些探索．     

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别方法

为了满足图像和视屏中人脸的位置,朝向和旋转都不是固定的特点,利用LVQ神经网络模型对图像中人脸朝向识别进行研究.实验采用Matlab工具箱进行LVQ神经网络设计,实现对人脸朝向的判断.实验结果显示,LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息,以较高准确率判断该图像的人脸朝向.     

关于一元多项式理论中未定元的替换

讨论了一元多项式理论中未定元替换的一些问题．     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

基于自适应多重多元回归的人脸年龄估计

针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能.