大旋转角度人脸前视图的自动识别

文章提出了一种对人脸非完全正侧圈的识别算法,通过检测几个特征点,根据头部旋转模型计算出头部图像的偏转角度,对图像进行旋转,达到较准确识别的目的。文章给出了这些特征点的提取方法,对与表情变化无关的人脸的矢量化方法进行了研究,并对人脸特征数据库设计和优化进行了探讨。     

基于生成式对抗网络的鲁棒人脸表情识别

人们在自然情感交流中经常伴随着头部旋转和肢体动作,它们往往导致较大范围的人脸遮挡,使得人脸图像损失部分表情信息.现有的表情识别方法大多基于通用的人脸特征和识别算法,未考虑表情和身份的差异,导致对新用户的识别不够鲁棒.本文提出了一种对人脸局部遮挡图像进行用户无关表情识别的方法.该方法包括一个基于Wasserstein生成式对抗网络（Wasserstein generative adversarial net,WGAN）的人脸图像生成网络,能够为图像中的遮挡区域生成上下文一致的补全图像;以及一个表情识别网络,能够通过在表情识别任务和身份识别任务之间建立对抗关系来提取用户无关的表情特征并推断表情类别.实验结果表明,我们的方法在由CK+,Multi-PIE和JAFFE构成的混合数据集上用户无关的平均识别准确率超过了90%.在CK+上用户无关的识别准确率达到了96%,其中4.5%的性能提升得益于本文提出的对抗式表情特征提取方法.此外,在45°头部旋转范围内,本文方法还能够用于提高非正面表情的识别准确率.     

基于BP神经网络的头部形状识别方法研究

人脸图像的庞大信息量使其不适合于直接识别，本文提出用离散余弦变换处理人的头部形状曲线，得到降维的特征矢量．并结合前馈神经网络对人脸进行分类识别。通过对ORL人脸库多幅人脸图像的仿真实验表明，系统的识别率较高，且练时间大大降低，是一种高效的生物特征识别方法。这种研究方法抛弃了在人脸识别时采用传统的肤色、虹膜识别、鼻嘴定位等关键区域特征定位的方法，使用对头部形状曲线进行判别与分类的方法，是生物特征识别技术中的一个很大意义上的突破。     

关键点匹配三维人脸识别方法*

提出了一种新颖的三维人脸识别算法,其基本思路是,把代表人脸的三维点云沿X、Y或Z轴旋转,反复多次把3D人脸关键点投影到2.5D图像上,然后提取2.5D图像的关键点并进行标记,而用这些比原来小得多的关键点代替原来的面扫描。面对未知的待测人脸首先通过执行相同的多视角特征点提取技术提取关键点,然后应用一个新的加权特征点匹配算法进行识别。通过用GavabDB三维面部识别数据集进行试验评估,这个方法对中性表情人脸可获得高达94％的识别精度,对人脸表情辨识（如微笑）的准确率也超过了88％。实验结果表明,此方法在识别精     

基于单张人脸图像三维形状模型重建

在人脸图像识别优化的研究中,针对由单张人脸图像重建三维模型时对人脸图像姿态存在要求的问题,为了提高识别精度,提出基于单张人脸图像姿态预估计和主成分分析(PCA)的形状模型重建算法.首先由三维姿态估计方法得到人脸姿态,并建立人脸形状模型样本库,然后通过选取的特征点,利用主成分分析进行三维人脸形状模型的重构,最后利用径向基函数(RBF)变换和特征点坐标精确调整三维人脸形状模型,并进行仿真.仿真结果表明,重构的三维人脸形状模型效果良好,提高了精度,对有旋转姿态的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性.     

基于卷积神经网络的人脸信息增强识别研究

在采集人脸图像时,图像存在模糊性较大或者姿态变化幅度较大等问题,人脸准确识别的精度不高,为了提高人脸识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络的信息增强的人脸识别算法。对采集的模糊人脸图像进行小波降噪处理,对降噪输出的图像进行自适应模板匹配,结合图像分割方法对人脸图像进行分块,利用Radon尺度变换的几何特征不变性对人脸的关键特征点进行信息增强,采用卷积神经网络分类器对增强的人脸特征点进行分类,实现特征点优化提取和人脸准确辨识。仿真结果表明,采用该方法进行人脸识别的准确性较好,且能满足大批量样本人脸快速识别的应用需求。     

基于多分类器组合的多角度彩色人脸图像检测

提出了基于神经网络和隐马尔可夫模型组合的彩色人脸图像检测方法 .根据归一化后的彩色图像的色度彩色分量直方图将图像粗分割成若干幅二值图像 ;在亮度图像上 ,以上述二值图像为掩模进行多分辨率的旋转不变性人脸检测 .在人脸检测时 ,本文分两步 :第一步先用神经网络来确定人脸的旋转角度 ,然后对旋正后的图像运用识别人脸奇异值特征的隐马尔可夫模型进行验证 .实验结果表明 ,本文算法是有效的     

基于积分投影的人脸图像的特征提取

人脸识别是模式识别领域内的重要课题，有着十分广泛的应用前景，人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中重要的一步。该文采用基于人脸几何特征的方法，首先通过边缘检测和阈值技术对人脸图像进行预处理；然后分别采用水平和垂直积分投影的方法确定人脸轮廓，最后利用人脸特征的先验知识，提取出特征点。实验结果表明该人脸特征提取系统能有效地提取头部轮廓和人脸的主要特征点，实现简单，效率高，特别适合于标准证件类型的黑白照的识别。     

基于Candide-3算法的图像中面部替换技术

提出了一种基于CANDIDE-3算法的人脸替换算法,该算法使用CLM作为面部特征点定位算法,将2维的面部特征点和CANDIDE中3维的顶点相对应,建立相应的源人脸算法。根据面部特征点估计出头部姿态和表情相关参数,对源人脸进行方向和角度调整,通过颜色转移算法,将源人脸的色彩转换为目标人脸的色彩,然后利用图像融合算法进行融合。实验结果表明,本文的方法能够在图像和视频中进行有效的进行人脸替换。     

基于全局信息的人脸特征点精确定位

空间中物理位置的线性变化在图像空间的变化往往是非线性的,人脸特征点定位受到头部姿态较大的影响。提出一种改进的基于头部姿态估计的条件回归森林方法,该方法有效地将原非线性问题转换为分段线性问题。使用局部保持投影（LPP）得到全局的姿态信息标签,通过非线性回归（NLR）得出头部姿态,训练并使用条件回归森林对全局特征条件下的人脸特征点进行一个精确定位。实验结果表明,该方法有效地降低了头部偏转等图像空间中的非线性变化引起的特征估计误差,提高了人脸特征点定位的精确度。