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。     

人脸图像的自动识别技术

本文讨论了人脸识别技术（FRT）中分割、特征提取及识别的有关方法,阐明了各种方法的基本思想、使用范围及优缺点,并给出了相应的计算公式,最后指出了对这些方法的性能进行定量评估所面临的问题。     

人脸表情识别研究的新进展

人脸表情识别（facial expression recognition,简称FER）作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法.本文综述了国内外近4年人脸表情识别（FER）技术的最新发展.首先,介绍了FER系统的组成：人脸检测、表情特征提取和表情分类,并详细叙述了其中表情特征提取和表情分类的方法.然后,对目前广泛应用的人脸表情数据库进行了介绍,并在此基础上对当前一些FER系统的性能进行了比较分析.最后,对FER领域的研究现状和挑战给予了评述,对FER可能的发展方向进行了讨论.     

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．     

人脸活动单元自动识别研究综述

人脸活动单元(action units,AU)的自动识别能应用于行为科学、人机交互、安全、医疗诊断等众多领域,近年来得到了广泛关注.文中阐述了AU自动识别的基本概念、一般过程及其主要特征提取和分类方法,介绍了具有AU编码的代表性人脸表情数据库,并对单个AU与AU组合的识别、AU强度与AU动态性分析的研究现状进行了评述.最后总结了目前AU自动识别研究中存在的主要难点,并展望了其发展方向.     

人机交互中的人脸表情识别研究进展

随着人机交互与情感计算技术的快速发展,人脸表情识别已成为人们研究的热点。为了阐明人机交互中人脸表情识别的研究方向及进展,该文从人脸表情数据库、表情特征提取、表情分类方法、鲁棒的表情识别、精细的表情识别、混合表情识别、非基本表情识别等方面对人脸表情识别的研究现状进行了分析。最后总结了人脸表情识别研究的热点及趋势,同时指出了人脸表情识别研究存在的局限性,并对人脸表情识别的发展进行了展望。     

人脸数据库发展的特点及方向

根据人脸数据库发展至今的历史,划分了人脸数据库发展的2个主要历史时期,介绍了这2个历史时期中一些典型的人脸数据库,以此归纳出这2个历史时期中人脸数据库的主要特点.通过列举人脸数据库在不同历史阶段发展时产生的变化并加以分析,总结出了这些变化发生的原因.同时还依据人脸数据库发展的特点,提出了一些未来可能出现并发展的人脸数据库及其使用方法.     

基于深度数据的空间人脸旋转角度估计

提出一种基于三维人脸深度数据的人脸姿态计算方法。利用人脸的深度数 据以及与其一一对应的灰度图像,根据微分几何原理和相应的曲率算法与人脸数据中的灰度 特征对人脸面部关键特征点定位,进而计算出人脸姿态在三维空间中的3 个姿态角。实验证 明该方法能在姿态变化情况下实现对人脸旋转角的准确估计,为进一步的人脸识别和表情分 析提供基础。     

对人脸特征SIFT识别系统的改进

人脸识别是模式识别的一个重要分支,是近年来研究的热点,并取得了相当的成果。这些识别方法中的安全问题方面的研究则也有不少进步,但都是针对于如何保护特征值的安全。通过对现有人脸特征保护及识别系统的分析总结,本文提出了一种基于整个人脸识别系统的改进算法。     

人脸表情视频数据库的设计与实现

人脸表情分析与合成是近年来人机交互领域的研究热点。由于不同研究小组使用的数据集各异,不同方法的效果和适用性缺乏统一的测试基础。为此,该文研究了人脸表情分析与合成的问题空间,建立了一个大型人脸表情视频数据库,并制定了一套人脸表情视频数据库技术规范。该数据库采集时采用正面充分光照,从3个不同的视角记录图像数据,内容包括了70个人的1000段脸部表情视频,涵盖了常见的8类情感类表情和中文语音发音的说话类表情,提供了一个中文语音动态视位系统,并对表情序列采用了FACS(脸部动作编码系统)评价。该数据库是我国目前人脸表情研究较全面的基础资源库,可以作为人脸识别、人脸表情识别与合成算法的一个标准测试平台。该文介绍了建立人脸表情视频数据库的一系列关键技术,并给出了该数据库的技术标准。     

基于偏最小二乘回归的人脸身份和表情同步识别方法

将偏最小二乘回归方法用于人脸身份和表情的同步识别。首先,对每幅人脸图像进行脸部特征提取以及相应的语义特征定义。在脸部特征提取方面,从每幅图像中标定出若干脸部关键点位置,并提取图像在该关键点处的Gabor小波系数（Gabor特征）以及关键点的坐标值（几何特征）,作为该图像的输入特征。语义特征则定义为该人脸图像所属的表情类别信息以及所对应的人脸身份信息。其次,利用核主成分分析(KPCA)方法对脸部Gabor特征和几何特征进行融合,使得输入特征具有更好的识别特性;最后,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立脸部特征和语义特征之间的关系模型,并运用此模型对某一测试人脸图像进行表情和身份的同步识别。通过在JAFFE国际表情数据库和AR人脸数据库上的对比实验,证实了所提方法的有效性。     

Gabor特征判别分析人脸识别方法的误配准鲁棒性分析

人脸识别领域中,Gabor特征人脸表示方法因其在应用中获得的高首选识别率而被认为是一种理想的人脸特征表示方法。文章用一种全新的量化评价方法,结合配准精度和识别率,从误配准鲁棒性角度评价Gabor特征在人脸识别中的优越性。实验表明,和图像灰度信息特征相比,Gabor特征不仅在精确配准时具有高识别率,而且对由于人脸特征定位不精确而导致的图像变化的鲁棒性也更强。     

人脸识别在考勤中的应用

人脸是最重要的视觉图像之一,在计算机视觉、模式识别等多个领域具有重要的研究意义.人脸识别现在应用广泛,比如2008年北京奥运会的售票系统就采用了人脸识别的技术.现在的考勤系统多为打卡机,并且代打卡现象严重.而人脸识别应用到考勤系统,保存考劫时人脸截图,并给出识别的结果,加强了考勤数据的准确性、完整性,并为日后考勤记录提...     

人脸识别中面部图像处理算法研究

在人脸图像定位的前提上,利用灰度信息实现了人脸面部主要器官如眼睛、鼻子和嘴巴的定位。采用双三次插值法对图像进行旋转和缩放。另外,采用直方图增强的方法对图像灰度值进行归一化处理。     

基于SVG的卡通人脸图形自动生成法

提出一种基于图库的卡通人脸图形自动生成法,引入SVG(scalable vector graphics)格式的人脸图形构件图库以及图形构件的关键点概念和定义方法,重点讨论自动匹配时坐标变换参数的确定,并根据图库中已有卡通人脸图形构件自动匹配组合产生各类脸部表情图形,最后给出该方法的执行实例.     

大型中国人人脸库(LCFD)

为了检验面像检测和识别算法的优劣，需要有大量的人脸样本。文中设计了一个人脸自动采集系统，构造了大型中国人人脸库(Large Chinese Face Database，LCFD)，它包含9486个中国人的人脸，采集时每个人具有10种典型的光线变化、13种拍摄角度、4种可变表情，每人至少130张照片，充分考虑了研究用途和实际应用场合。文中介绍了LCFD的采集系统，描述了人脸采集模型、方法、安装位置以及数据的组织。最后给出了样本人脸。     

人脸识别技术研究

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程,重点讨论了当前七种热点识别算法,对各种方法加以评价,总结了现存的研究困难,提出了解决方法及发展方向。     

基于特征区域自动分割的人脸表情识别?

针对目前三维人脸表情区域分割方法复杂、费时问题,提出一种人脸表情区域自动分割方法,通过投影、曲率计算的方法检测人脸的部分特征点,以上述特征点为基础进行人脸表情区域的自动分割。为得到更加丰富的表情特征,结合人脸表情识别编码规则对提取到的特征矩阵进行扩充,利用分类器进行人脸表情的识别。通过对三维人脸表情数据库部分样本的识别结果表明,该方法可以取得较高的识别率。