表情识别的图像预处理和特征提取方法研究

表情识别是基于视觉信息将脸部的运动或脸部特征的形变进行分类,包括三部分:脸部定位、脸部特征抽取和表情分类.本文首先使用肤色模型进行脸部定位;对提取出来的人脸进行预处理,然后通过Canny鼻子和人脸形状模型相结合的Canny-AAM方法进行特征点定位;最后利用曲线拟合的方法进行特征提取.基于上述算法建立表情识别平台,经过大样本对实时表情识别验证,结果表明对于不同光照下的实时表情识别具有鲁棒性.     

人脸遮挡识别技术在智能备件柜身份认证中的应用

研究人脸遮挡识别技术在智能备件柜身份安全认证中的应用，以提高智能备件柜的安全性。依据人脸肤色以及形状特征定位人脸位置并对图像进行灰度归一化处理，采用稀疏编码方法将遮挡人脸图像的局部特征转变为特征向量，运用支持向量机构建遮挡人脸图像分类器，根据输出结果判断实时采集的人脸与数据库人脸图像是否匹配，实现智能备件柜的身份安全认证。实验结果表明，该方法能够准确识别遮挡人脸完成身份安全认证，人脸识别的误识率低，识别速度快，可保障智能备件柜安全。     

人脸识别技术发展及应用分析

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理．包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记,忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。     

基于人脸识别技术的智能系统研究与开发

本文针对单人正面人脸图像的定位、特征提取以及识别的方法进行了研究,提出了结合人脸模板和人脸特征进行人脸检测的方法.利用已经定位的人脸图像,确定其眼睛、鼻部及嘴部的几何特征参数,并对实验人脸库进行监督下的分类和统计.在此基础上,实现了一个智能识别系统.     

基于形状和纹理的人脸自动识别

人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景，在安全监控中也大有用武之地。其主要任务是利用已有的人脸图像库，识别静止的或视频图像中的一张或多张人脸．实验首先提取人脸图像的形状和纹理特征，运用广义KL变换降低形状和纹理空间的维数，避开入脸识别小样本集的局限,同时，通过运用具有统计不相关性的最佳鉴别变换，来抽取人脸图像的有效鉴别特征．在包含960幅人脸图像的NUST603人脸图像库上进行识别实验，得到的识别错误率低于4％，且这种方法对人脸的姿态、表情等条件有一定的不敏感性．     

基于生物启发特征和SVM的人脸表情识别

将C1特征应用于静态图像人脸表情识别,提出了一种新的基于生物启发特征和SVM的表情识别算法。提取人脸图像的C1特征,利用PCA+LDA方法对特征进行降维,用SVM进行分类。在JAFFE和Extended Cohn-Kanade（CK+）人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率,是一种有效的人脸表情识别方法。     

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.     

一种高性能的人脸识别方法

在基于人脸图像的身份认证系统中，最关键的技术就是如何提取人脸图像的高质量特征以及如何进行分类识别，该文就提出了一种快速、准确的人脸图像识别方法。该方法利用基于核函数的学习算法，进行人脸图像的特征提取和分类。首先，该方法分别利用核主分量分析以及核Fisher算法提取人脸图像的特征，然后对这些特征进行合理的组合以构成组合特征向量，再利用支持向量机进行识别。实验结果显示，所提出的高性能人脸识别方法的识别率高，即使对于轻度光照不均匀的人脸图像、人脸姿势的有限变化图像，也能获得较高的识别率；同时，该方法的训练速度和识别速度也非常快，完全满足人脸识别系统实时性要求。     

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。     

大旋转角度人脸前视图的自动识别

本文提出了一种对人脸非完全正侧图的识别算法,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。本文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,还对人脸特征数据库设计和优化进行了探讨。