利用对称性实现三维人脸姿态的自动估计*

描述了一个能够快速精确地对三维人脸姿态进行自动估计的系统,提出了利用人脸的反射对称特性自动估计三维人脸姿态的方法,通过扩展高斯图像及最小包围球来得到三维人脸对称平面,利用搜索得到的鼻尖顶点对人脸进行估计,然后对估计在规定范围内进行修正,最终得到精确的估计结果。以三维扫描仪扫描的真实人脸数据作为输入对系统进行了验证,实验表明该方法不但具有很好的精确性和鲁棒性,而且能够很好地应用到实际应用中。     

基于小波分析的人脸定位算法在AmI中的应用

为了提高环绕智能个性化系统中人脸定位子系统的性能,更好地体现AmI系统无所不在的服务和隐藏计算的概念,提出了基于小波分析的人脸实时定位算法.首先将采集的图像经肤色模型预处理获得整个脸部信息,然后应用小波分析定位头发区域几何形状,结合先验知识获取头发几何概率模型.最后将此模型应用于AmI实时定位跟踪系统中,从而实现了AmI用户的个性化视频服务.实验结果表明,该算法在AmI系统中实时性好,定位准确率高.     

基于马尔可夫网络人脸图像超分辨率非线性算法*

研究单幅人脸图像的超分辨率重构算法。采用马尔可夫网络模型描述重构机制,对输入的低分辨率图像,以及训练用高分辨率图像和对应的低分辨率图像进行分块,并使图像基本对齐,构造训练图像集。针对简化马尔可夫网络计算的需要以及训练集人脸图像的差异,在采用块坐标限位操作的基础上,提出了一种非线性样本搜索算法,降低了搜索空间复杂度,提高了匹配效率和相关性。算法利用搜索到的高分辨率图像分块样本,直接输出超分辨率图像。分析和实验证实,与传统学习算法相比,本方法具有输出质量好、效率高的特点。     

基于Semi-Supervised LLE的人脸表情识别方法

目的 为提取有效的鉴别特征和降低鉴别向量的维数来识别人脸表情图像.方法 将流行学习(Manifold leaming,ML)和半监督学习(Semi-Supervised leaming,SSL)结合起来,利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸表情识别.结果 该方法 能充分利用数据的结构信息和有限的标签信息,使具有标签信息的同类样本之间的距离最小化,不同类数据之间的距离最大化,进而可以有效地提取数据的低维鉴别子流形,使得分类性能要优于非监督的雏数约简方法 .结论 笔者提出的半监督局部线性嵌入算法能有效地提高人脸表情识别的性能.     

自底向上的人脸特征点定位

针对人脸特征点定位的复杂性,提出了一种鲁棒的人脸特征点定位方法.该方法通过对497张不同年龄层次、不同性别、不同脸型的人脸进行训练学习,可以自动地对新输入的人脸图像进行识别和定位.与传统方法不同的是,该方法首先通过皮肤模型确定人脸的大致位置,然后采用自底向上的方法,利用主动外观模型（AAM）对特征明显的局部器官进行定位,再进一步定位器官组合,直至完成整张脸的器官定位.与传统方法相比,该方法不是局限于全局化的定位手段,而是通过逐层调整匹配精度的形式,使总体匹配精度得到提高.     

小波变换在人脸表情识别研究中的应用

本文基于人脸表情图像的特点展开分析,得出不同表情图像中人脸各五官在形貌性状方面的不同。分析了小波变换这一数学工具在变换并展示图像空间以及频域特性方面的特长,将其应用于人脸表情识别的研究工作中。调试小波变换的参数将不同参数对人脸表情图像的处理结果进行分析并得出结论。     

一种基于Canny算子与颜色信息的人脸检测算法研究

利用Canny算子提取图像的边界并且对边界信息可以实现大块连通区域的自然分割特点,同时结合皮肤在YCbCr色度空间中的颜色信息,实现在复杂背景下进行人脸自动检测和定位的方法.实验结果表明,该方法具有实时性好,检测和定位精度较高的特点.     

人脸检测中的图像光照处理研究

在人脸检测过程中,由于光照条件的不同对人脸的检测结果影响很大.提出了一种基于灰度统计模型的对数变换和局部归一化相结合的复合光照处理算法,并且有效的消除了局部归一化所产生的虚假边界.该算法不仅可以调节光照条件较差的图像,对于光照条件较好的图像,也产生较少负面作用.通过与其他常用的一些光照调节方法也做了相应的比较,实验表明,此算法能有效地改善图像质量,减少不同光照条件对人脸检测准确率的影响.     

自动人脸跟踪方法研究

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能自动跟踪人脸和容易受到肤色相近遮挡等问题,首先采用Adaboost算法实现了人脸的自动检测,同时对于跟踪丢失等情形,通过贪心预测和卡尔曼预测对跟踪偏差进行实时改进,并比较两种算法的优缺点。实验表明前者对跟踪的准确性有较大提高,后者具有较好的实时性,在相近肤色遮挡时仍能实现正确跟踪,并对侧脸也有较好的效果,算法具有较好的鲁棒性。