基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

基于视频序列的人脸检测技术的研究

本文提出了一种视频序列中人脸检测的算法.算法首先使用边缘检测和轮廓提取的方法滤去了大量的非人脸窗口然后使用基于Haar特征的检测方法对过滤处理结果进行再次检测.实验结果表明该系统能够实时地时于人脸进行检测,可以被应用在视频监控方面.     

彩色视频序列图像中的人脸跟踪方法

针对彩色视频序列图像的人脸检测，提出了一种基于肤色的人脸跟踪方法。该方法首先在Hsu提出的肤色模型基础上，采样一种自肤色分割算法来提取复杂背景下人脸的肤色特征，与传统的采用固定肤色模型的检测算法相比，该方法具有更好的检测效果；然后，在人脸跟踪过程中采用Condensation滤波跟踪算法，并对算法做了两点改进，即在跟踪过程中采用基于Metropolis算法的重采样方法以及自适应的动态模型，实现了复杂背景下的人脸自由运动的跟踪，并从各种影片中截取了彩色视频序列图像进行了测试实验。实验结果表明，该方法有效地解决了复杂背景下人脸自由运动、光照变化及部分遮挡的问题，且精度较高。     

一类视频序列中的人脸检测与实时跟踪算法

提出一种新的人脸快速检测与实时跟踪算法,能够对视频序列中的人脸进行快速、准确地检测和跟踪。算法分为开始状态、目标丢失状态的人脸检测和连续状态的目标跟踪。首先预测人脸两眼之间的中心位置,得到人脸的预测位置并对预测位置处的图像进行模板匹配,快速检测出人脸准确位置。然后利用检测出的人脸修正人脸模板,并在检测出的位置、旋转度、缩放比例等条件下,对后面序列图像进行小位置、小角度的快速跟踪。实验采用了多种环境下的大量视频,结果显示该算法能够快速跟踪视频序列中的人脸并具有很高的准确性、鲁棒性。     

一种基于肤色和脸部特征的人脸跟踪算法

本文提出一种基于肤色和脸部特征的人脸跟踪算法,将视频序列帧分类为检测帧和跟踪帧,对于两种类型的帧图像作不同的检测.最终在人脸跟踪问题中最难解决的精确性与快速性中得到折衷.实验结果表明本算法可以准确实时地对视频序列中的人脸进行跟踪.     

基于DSP的实时人脸检测系统

阐述了硬件设计思想、软件开发流程及人脸检测算法的实现.首先以TMS320DM642建立实时图像处理的硬件系统,通过CCD获取视频序列,对当前图像进行降噪、图像增强以及边缘检测的预处理,再利用基于肤色和差分帧相结合的算法对视频序列进行检测、跟踪人脸.本系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TI DM642EVM上开发实现.实验结果表明,本系统的算法简单、快速、鲁棒性强.     

一种改进的CAMShift跟踪算法及人脸检测框架

为充分利用人脸视频图像序列中的时空信息,获得更加准确的人脸比对图像序列,提出一种结合人脸跟踪的人脸检测框架。使用简单快速的正面人脸检测算法对人脸视频图像序列进行检测,用检测的结果对人脸跟踪算法进行初始化及校验和调整。为解决CAMShift跟踪算法容易受类肤色区域影响而导致提取到的人脸区域存在冗余信息的问题,提出一种改进的CAMShift-KLT算法。该算法利用兴趣点跟踪人脸图像的边缘,达到准确获取人脸比对图像的目的。实验结果表明,与CAMShift算法相比,CAMShift-KLT算法获取的人脸区域更精准,同时具有较小的跟踪偏移距离、较大的跟踪命中率和更高的跟踪有效性。与对比算法相比,CAMShift-KLT算法能够获得与理想的人脸区域更加一致的跟踪区域。     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5－11Hz,可用于实时性系统。     

李群彩色图像人脸跟踪

目前基于模板匹配的人脸跟踪算法并不能很好地应对人脸的多种变化。介绍了李群与肤色模型,在人脸的椭圆模型上结合李群仿射变换,获得了检测人脸的最佳椭圆,以应对人脸的不同姿态;并在该检测算法的基础上,结合肤色模型,解决了跟踪普遍存在的初值问题,给出了视频中人脸跟踪算法。实验结果表明,该算法可以很好地检测人脸,应对人脸的多种变化,并在跟踪过程中可以不断提高算法的适应能力。     

基于DSP的实时人脸检测系统

阐述了硬件设计思想、软件开发流程及人脸检测算法的实现。首先以TMS320DM642建立实时图像处理的硬件系统,通过CCD获取视频序列,对当前图像进行降噪、图像增强以及边缘检测的预处理,再利用基于肤色和差分帧相结合的算法对视频序列进行检测、跟踪人脸。本系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TIDM642EVM上开发实现。实验结果表明,本系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

基于轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法。采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;在此基础上进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用遗传算法拟合脸部的椭圆;在椭圆的水平方向根据眼睛的几何特征来检测“眼睛对”,再根据“三停五眼”来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸。实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果。     

一种基于OpenCV的人脸轮廓化方法

将人脸图像线条化需要结合人脸定位技术和轮廓提取技术。首先使用色彩空间技术,将人像与背景分离;其次通过Harr分类器进行人脸和五官定位,用局部积分投影修正位置,解决了光照影响问题;最后采用OpenCV的形态学工具,将采用了OTSU二值化的图像轮廓化。     

基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法

由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种基于混合能量泛函的几何活动轮廓模型,有效地避免了这些问题.首先,根据演化曲线的邻域信息赋予边缘点向外的张力,使曲线能够克服面部特征及面部饰物的干扰,引导其向外轮廓方向演化.鉴于肤色是面部最重要的特征,提出肤色能量,进一步提高了模型的鲁棒性.此外,提出一种基于单高斯模型的改进算法,能够估计出接近实际人脸外轮廓的初始位置,为轮廓演化奠定了基础.在两个公共人脸库上进行测试,该方法能够得到准确的人脸分割效果;以手工分割的结果为基准,该算法定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型.还用日常照片创建一个包含不同姿态、光照、复杂背景等因素、复杂的人脸库,分割结果表明,该方法能够克服这些因素的影响,取得了准确而稳定的人脸分割结果.     

应用于中医面诊的人脸区域分割方法

面诊是中医四诊之一,在中医面诊时通常将人脸区域分成5个部分,每个部分对应于不同的人体内脏部位,内脏的病变表现为人脸对应区域的颜色变化。实现了一种简单快速的人脸区域分割方法,首先用Gabor小波变换定位人眼,将AdaBoost和唇色模型相结合定位嘴角,然后根据先验知识确定内眉点位置,用提取轮廓算法确定人脸边界,从而实现人脸区域的自动分割。通过对样本图片的测试,实验结果表明该方法可以满足面诊实时分割人脸区域的需求。     

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。     

一种快速人眼定位与跟踪算法的实现

提出了一种在复杂背景、光照、姿势变化条件下的人脸眼睛定位与跟踪算法。首先采用基于OpenCV的级联式AdaBoost对象检测算法进行人脸检测,并提出了解决平面和深度旋转的方法;然后采用基于瞳孔定位后的分类器法精确定位眼睛;最后采用卡尔曼粒子滤波算法进行人眼跟踪。实验结果表明,该算法在复杂背景下极大地提高了眼睛定位与跟踪的速度和精确度,并对光照、姿势不敏感。     

一种正面人像识别的方法

本文给出了一种正面人像识别的方法。利用活动轮廓模型进行人像处理，自动提取人脸轮廓，再利用特征脸谱描述人像间的差异信息，将人脸图象唯一地映射到由特征脸谱构造的“人脸差空间”中去，通过比较人脸图象在该空间中的位置来识别。     

基于人脸认知模式的相似脸搜索

目的 人类对人脸认知模式的探索由来已久,并且已经成功应用于美容整形等研究领域。然而,目前在计算机视觉和模式识别领域,计算人脸相似度的方法没有考虑人对人脸的认知模式,使得现有方法的计算结果从人的认知习惯角度来讲并非最佳。为克服以上缺陷,提出一种基于人脸认知模式的相似脸搜索算法。方法 依据人脸认知模式,选取特征点,并计算特征量,构造各面部器官（眼睛、鼻子、嘴巴、脸型）分类模型,即面部器官形状相似性度量模型,并采用圆形LBP算子,计算两幅人脸对应器官的纹理相似度,二者综合作为相似脸搜索的依据。结果 分别用本文方法和代表相似脸搜索最高水平的Face++的方法对80幅正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像进行测试。本文方法的整体准确率高于Face++方法,其中,TOP1、TOP2最相似搜索结果准确率优势明显,均高出Face++方法12%以上。结论 实验结果表明,本文方法的搜索结果更加符合人脸认知模式,可应用于正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像的相似脸搜索。此外,还可以将此类基于认知模式的图像搜索思路推广应用于商业领域,如基于图像的相似网购商品搜索等。     

基于红外照明的Adaboost实时人脸检测

针对高分辨率下人脸定位速度慢和鲁棒性差的问题,提出一种鲁棒的基于红外照明的Adaboost人脸定位方法。该方法使用近红外结构照明来得到眼睛的候选点,依据眼在脸部的相对固定位置得到人脸的候选窗口,使用级联的Real Adaboost算法定位出所有的人脸。实验结果显示,这种方法能有效提高定位速度和准确度,对一个640×480分辨率的连续视频,系统每帧人脸定位时间小于6ms。