基于三维特征点模型的人脸表情识别算法

提出了一种基于三维特征点模型匹配的人脸表情识别算法.首先,以混合树结构建模不同姿态脸部特征组合,实现特征点定位,并建立脸部三维几何特征模型;然后,基于广义普鲁克分析原理对特征点模型进行归一化计算,并建立具有鲁棒性的匹配特征;最后,采用支持向量机实现表情的训练和识别.通过对BU-3DFE数据库中6种脸部表情的测试,表明该算法能够达到很好的识别效果.     

基于主动机器视觉的人脸跟踪与表情识别系统

搭建了一个基于主动机器视觉平台的人脸跟踪与表情识别系统,并进行了相关实验研究。阐述了该平台的系统结构,以及实现人脸表情识别系统的关键功能模块。该系统在主动机器视觉平台基础上,对注意力选择的区域进行人脸检测,通过控制云台完成跟踪动作,并对人脸区域进行实时地表情识别。同时在实验平台上做了大量的人脸检测跟踪和表情识别实验,包括对复杂和简单背景下人脸跟踪及表情识别的准确性进行了实验,实验结果验证了平台的有效性。     

基于卡尔曼滤波的人脸跟踪算法

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,采用Ad-aboost算法实现了人脸的自动检测,同时对于跟踪丢失等情形,通过卡尔曼预测对跟踪偏差进行实时改进。实验表明跟踪的准确性有较大提高,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。     

基于MPEG-4的人脸表情动画

为了减少人脸表情动画中奇异的变形,提出了一种用人脸表情库来实现人脸表情动画的方法。这种方法利用人脸表情库中模型的先验知识来约束模型变形,有效地防止了奇异变形的产生。该方法首先对照MPEG-4中定义的人脸定义参数(FDP)选取一些特征点,然后根据人脸动画参数(FAP)来计算这些特征点的位移,最后由人脸表情库实时地组合出新的人脸表情。     

基于特征融合的人脸表情识别算法研究

为了避免传统表情识别方法中复杂的特征手动提取过程,同时保证能够提取到更多的表情特征,文中提出一种融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)以及人脸关键点定位(facial landmark detection)的人脸表情识别方法.该方法首先通过在图像预处理中使用多任务卷积神经网络(Multi-task convolutional neural network,MTCNN)对不同尺度输入图像进行人脸检测并得到人脸的关键点位置信息(facial landmark).然后根据facial landmark的位置信息计算出人脸表情图像的几何结构特征,并且计算人脸表情图像局部区域的方向梯度直方图来构成HOG特征,采用特征融合的方式将facial landmark和HOG特征做进一步的融合形成新的特征向量LM_HOG.最后将融合后的特征与经过CNN提取的全局特征再次融合输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和Softmax中进行表情识别.在FER2013和Extended Cohn-Kanade(CK+)人脸表情库上的实验结果表明,将融合得到的LM_HOG特征作为局部特征,用以描述图像的局部性差异,CNN提取的特征作为全局特征,用以描述人脸表情图像的整体性差异,融合后的特征能更好的提取图像细节特征,平均识别率分别达到了75.14％和97.86％,具有优越的性能.     

基于改进Camshift的人脸跟踪算法

研究了一种基于改进Camshift的人脸跟踪算法.该算法采用分块加权的直方图匹配方法增强人脸的辨识度,通过人脸形态约束筛选不合理的人脸形态变化,并结合Kalman滤波器预测修正跟踪人脸位置.实验表明,改进后的算法比经典Camshift算法有更强的抗肤色干扰能力和跟踪准确性.     

基于三维模型与Gabor小波的人脸特征点跟踪方法

为了实现人脸特征点跟踪系统的鲁棒性和精确性,使用光束平差法模型将基于三维人脸几何模型的跟踪方法与基于Gabor小波的特征点跟踪方法结合起来,提出基于三维模型与Gabor小波的人脸特征点跟踪方法.该方法使用基于Gabor小波的特征跟踪方法来得到每帧的初始特征点,使用基于三维人脸几何模型的整合优化跟踪方法来得到每帧的最终特征点.与3类典型人脸特征点跟踪方法的对比实验结果表明,该方法克服了以往方法基于二维图像信息来寻找特征点的局限性,可以实现鲁棒的、实时的、大角度的人脸特征点跟踪.     

基于分块2DPCA的人脸表情识别

本文使用了分块二维主成份分析法（分块2DPCA）和模糊积分分类器进行了人脸表情识别与融合。由于分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其突出的优点是提高了特征提取的速度,在特征提取时可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,方法简便。与2DPCA相比,可以实现使用低维的鉴别特征,而保持较高的正确识别率的目的。     

基于自适应权值稀疏典型相关分析的人脸表情识别算法

为解决当变量个数较多时,典型相关分析方法不能给出一个稳定模型的问题,提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法.稀疏典型相关分析通过附加一个系数收敛的约束,使基向量中的某些系数收敛为0,因此,就能去掉一些对表情识别没有用处的变量.同时,由于通常的稀疏典型相关分析求解中,稀疏权值的选择是固定值,会产生一些误差,故利用自适应权值的方法来降低在求解稀疏典型向量时产生的误差.在Jaffe和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验结果,进一步验证了该方法的正确性和有效性.     

基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法

针对彩色图像序列的人脸跟踪问题,提出了一种基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法.对每帧图像采用基于肤色和支持向量机的算法检测人脸,可以减少计算量.对于检测到的人脸,判断是否含有新增人脸,有则将新的人脸加入跟踪序列,否则继续跟踪原有人脸序列.然后采用均值平移算法对人脸序列进行跟踪,其计算量小,跟踪稳定可靠,从而实现自动的人脸检测与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地进行人脸的自动检测跟踪.     

基于三维激光雷达的动态障碍实时检测与跟踪

为了解决在大数据量的情况下实现高效检测与跟踪的难点,提出一种室外动态未知环境下自主车的多障碍实时检测与跟踪的算法.由于Velodyne 64线三维激光雷达具有数据量大、精度高等特点,采用其与相机结合感知环境.算法结合从图像处理中得到的道边信息将原始激光雷达数据的感兴趣区域转化为栅格地图,在地图上采用区域标记和模板匹配的方法进行聚类和特征提取,检测得到盒子模型的障碍物,并进行障碍物跟踪.为了避免在多障碍物的情况下出现虚警和漏检,基于多假设跟踪数据关联和卡尔曼滤波来跟踪连续多帧的障碍物.本算法在自主车平台上能够以每帧100 ms实现准确、稳定地检测和跟踪.     

基于双目视觉跟踪的三维拼接技术

为了扩大三维面形测量的视场,提出了基于双目视觉跟踪的三维拼接技术。采用了两套双目测量系统,一个为全局的跟踪系统,一个为测量系统。在测量系统上固定一个7×7棋格靶标作为中介,将每次测量系统测得的物体三维点坐标转换到统一的全局坐标系下完成拼接。测量系统采用的是投影格雷码结构光加上双目视觉原理的方法获得物体三维点坐标,实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于栅格粒子滤波的人体头肩三维姿态估计

为了实现单目视频中人体头部和肩部位置的自动跟踪,并估算出人体头肩部的三维姿态.提出了一种新的基于头-肩三维模型的栅格粒子滤波方法,使用Chamfer距离进行边缘相似性度量.算法使用一个预先生成的离散化的栅格状态空间,在每一个时间步将该状态空间的一个较小的子空间作为粒子的搜索空间,有效地限制了所用粒子数量,提高了粒子滤波过程的执行效率.由于三维信息的缺失,单目视频中人体三维姿态估计一直是一个难点问题.而实验结果表明,本方法能够有效并准确地估计出人体头肩部的三维姿态,为人体姿态分析和行为理解的研究提供了一个新的基础.     

利用3D Stadio MAX进行实体建模与动画设计的新方法

3D Stadio MAX 是一种功能强大的三维实体建模及三维动画设计软件，在复杂的实体模型旋转过程中，常伴有摇摆现象，提出了实体建模与动画设计中实体模型绕指定轴旋转动画，解决了出现摆动现象的新方法。     

基于网格平面化的三维数字水印算法研究

提出了将成熟的二维数字水印技术运用到三维模型水印的思想。鉴于寻找三维模型几何与拓扑不变量的难度,提出了将三维数据转换到二维空间,直接运用二维水印算法。利用平面参数化建模方法,把原始几何信号转换成具有相同频谱特性的平面信号,实现了基于网格平面化的三维数字水印算法。     

三维人体运动跟踪中形状特征表述重建

针对在重建三维人体运动跟踪形状特征时,人体运动姿态重建结果与真实值具有较大偏差且不能长时间有效跟踪的问题,提出基于联合优化法的三维人体运动跟踪形状特征表述重建方法.采用POCS算法将三维人体运动跟踪中的形状捕捉问题转换为正则规划问题,实现对三维人体运动跟踪中的形状捕捉.采用Bayes理论统计估计方法,将捕捉到的形状数学建模问题转化为目标函数最大化问题.采用Fisher线性判别分析法对三维人体运动跟踪中的形状特征点进行自动定位,利用联合优化法重建已经定位的形状特征表述.结果表明,所提方法可以有效捕捉三维人体运动跟踪中的形状特征,且重建精度较高,准确性较好.     

Robocup仿真3D世界模型的设计

世界模型用于描述Agent的周围环境及自身信息.球员个体技能和高层决策的实现往往依赖于世界模型,因此它是整个球队程序的基础.文章分别从信息存储、更新、预测和高层4个方面对AIAI3D的世界模型进行分析.虽然RoboCup 3D仿真的比赛环境将会发生一些变化,但世界模型的设计思想仍有很大的借鉴价值.     

基于反求工程的三维变形动画制作

反求工程技术能将实物快速、准确地转变为CAD模型,给三维建模方法带来了一场新的革命,被越来越多地用在三维动画制作中.通过具体实例,论述了结合常见的反求工程软件与三维动画软件制作三维变形动画的主要技术与技巧:通过三维扫描获取参与变形的两个物体的点云数据;利用Geom agic软件建立这两个物体的符合变形要求的两个NURBS曲面模型;利用3D MAX的morpher变形功能实现两个曲面模型的变形动画.降低了制作变形动画的难度,缩短了制作时间.     

飞行时间法三维成像摄像机数据处理方法研究

飞行时间法三维成像摄像机测量结果存在中心点偏移、距离歧义性和混合像素等问题,且易受曝光时间和主动光源影响.为提高测量结果的有效性和准确性,对测量数据进行了如下处理:对摄像机进行校正,减小了球面距离到三维坐标转换过程中引入的误差;采用2个不同光源调制频率交替进行测量,根据2次测量结果差值消除距离歧义性;过度曝光时测量幅值随曝光时间增大而减小,据此提出了一种基于感兴趣区域的快速自动曝光控制方法;边界混合像素以单点或单线形式出现,根据某像素邻域内各像素位置分布情况判定该像素是否为混合像素;由测量幅值判定噪声大小,根据对主动光源成像时测量幅值很大、偏移值很小的特点辨别主动光源.实验结果表明:以上方法能有效提高数据可靠性和准确性.