基于活动轮廓模型的人脸轮廓提取

在传统的snake算法基础上,针对人脸轮廓提取这一课题,提出了一种初始化snake的方法,并对传统的snake算法进行了改进。实验结果表明,该方法能够较好地提取人脸轮廓,并在精确度和计算量方面大大优于边缘检测算子方法。     

改进snake模型的人脸拓扑轮廓提取

人脸所在的区域具有拓扑不变性,由此该论文根据大范围优先的原理,对人脸进行拓扑轮廓提取.针对传统的snake模型时初始轮廓点的选取的局限性以及不能很好的收敛于凹形区域,该文在进行人脸轮廓提取的时候,通过人脸特征器官定位,在此基础上确定出snake模型的初始轮廓.其次,使用GVF算法得到的力场作为snake模型的外部力,试...     

基于SURF算法的人脸跟踪技术研究

人脸检测与跟踪技术是计算机视觉领域研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛.在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来目标检测领域的研究热点.SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于人脸检测过程中有数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的人脸检测方法,阐述了SURF算法的基本原理,并首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸跟踪验证系统.试验结果表明,基于SURF算法的人脸跟踪系统匹配识别效果较好,实时性较好、具有较好鲁棒性.     

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。     

基于Candide-3算法的图像中面部替换技术

提出了一种基于CANDIDE-3算法的人脸替换算法,该算法使用CLM作为面部特征点定位算法,将2维的面部特征点和CANDIDE中3维的顶点相对应,建立相应的源人脸算法。根据面部特征点估计出头部姿态和表情相关参数,对源人脸进行方向和角度调整,通过颜色转移算法,将源人脸的色彩转换为目标人脸的色彩,然后利用图像融合算法进行融合。实验结果表明,本文的方法能够在图像和视频中进行有效的进行人脸替换。     

基于无人机数据采样的人脸识别研究方法

提出了一种基于无人机数据采样的人脸识别研究方法.针对无人机采集的图像或视频数据进行人脸识别应用,采用深度学习算法对此进行研究,通过线下采集获取目标人脸,对采集到的目标人脸进行数据增强扩充数据集,进而增加入物识别准确率,使用训练好的Facenet网络对目标人脸进行特征提取,获得目标人物人脸特征并建立人脸特征库.在人脸检测...     

快速人脸检测与特征定位

人脸检测与特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分,其目标是在图像中搜索人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置。虽然人们可以毫不费力地完成这些工作,但对于机器来说,这依然是一件极其困难的任务。近几年来该项技术已有了长足的发展,已成功地应用于诸如人脸识别、姿态识别、表情识别、脸部动画等诸多领域。本文利用David Cristinace和Tim Cootes提出的一个多阶段人脸特征检测方法实现了一个实时人脸特征定位系统。同时也对原算法本身作了一些改进,在对精度影响极小的情况下,大大提高了原算法的速度。     

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Camshift的人脸跟踪算法

Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题.针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型.以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等.     

基于mean-shift算法的人脸实时跟踪方法*

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强,可以实现对运动人脸的快速跟踪,同时对目标遮挡也有很好的鲁棒性。     

一种改进的快速轮廓线提取算法

文章针对传统主动轮廓模型对噪声敏感,初始位置敏感和收敛速度慢等不足,提出了一种基于PSO和GVF的快速轮廓线提取算法。首先利用PSO对轮廓控制点进行寻优,使之快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标图像的较粗糙轮廓,以此目标轮廓作为下一步GVF收敛的初始位置,最后得到准确的轮廓线。实验结果表明该算法不仅能对图像轮廓线进行准确的提取,而且具有一定的抗噪性能,易于实现,速度快等特点。     

基于预处理的Ballon模型及在眼疲劳检测中的应用

获取眼睛轮廓和眼球轮廓对进一步研究人眼疲劳状态具有重要意义.提出基于预处理的Ballon模型对含有双眼的局部人脸图片进行人眼和眼球检测的方法.用微分算法抽取边缘、标识出物体、使用几何特性识别人艰区域,自动获取主动轮廓所需要的眼睛初始轮廓;使用提出的基于预处理的Ballon模型收敛人眼;结合数学形态等方法收敛到眼球.实验结果表明,该方法具有效果好、鲁棒性好、受光线影响弱等优点.     

基于改进的snake模型的嘴唇轮廓提取

为了更好地利用snake模型来提取彩色图像中的物体轮廓,提出一种改进的snake算法。此方法首先自动生成snake的初始模型,然后在GVF-snake的基础上重新设计了snake的外部能量函数,采用色彩聚类算法对原始图像进行分割,利用像素到聚类中心的距离增强图像并进行差分运算,提取有意义区域的边缘梯度,对GVF向量场进行了归一化处理并改进了平滑因子。实验结果证明,改进后的算法,特别是在处理彩色图像时,大大优于原始方法,提高了轮廓提取的精度且有较好的鲁棒性。     

基于模板和GVF蛇形步态轮廓提取*

提出了一种基于模板和改进的gradient vector flow(GVF)分割方法。该方法先手工建立初始化模板,利用初始化模板和分割对象的周期性线性匹配,并基于Chamfer距离寻找最佳匹配模板;把该最优模板轮廓作为改进GVF的初始轮廓,再使用改进的GVF算法分割出对象。该算法仅需建立一次初始化模板,以后具有通用性,而且对于阴影和背景影响有较好的分割效果。对加利福尼亚大学步态数据库研究显示了该方法的有效性。     

基于改进snake模型的图像中雨雪去除算法研究*

摘要: 针对雨雪在图像处理中造成的不利影响,提出一种基于改进snake模型的雨雪去除新方法。传统snake模型的初始轮廓点为手工确定,且只适用于目标边缘清晰的情况,而雨雪的轮廓并不明显,因此该算法利用模糊连接度自动确定有序初始轮廓点;由于高速下落的雨雪在图像中形成模糊边缘,传统的snake模型不能准确地收敛到边界点,该算法利用模糊相似度函数来构造snake模型的外部能量函数,从而准确定位雨雪边界,而后采用三次B样条得到连续光滑的雨雪轮廓;并且为了消除运动因素的干扰,应用了HSI颜色空间的H元素。通过对大量雨雪图像进行实验,结果表明,该算法可以有效地识别出不同降速的雨滴或雪片,并能较好的消除移动物体的影响。     

Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

Segmentation of the left ventricle in cardiac cine MRI using a shape-constrained snake model

Segmentation of the left ventricle (LV) is a hot topic in cardiac magnetic resonance (MR) images analysis. In this paper, we present an automatic LV myocardial boundary segmentation method using the parametric active contour model (or snake model). By convolving the gradient map of an image, a fast external force named gradient vector convolution (GVC) is presented for the snake model. A circle-based energy is incorporated into the GVC snake model to extract the endocardium. With this prior constraint, the snake contour can conquer the unexpected local minimum stemming from artifacts and papillary muscle, etc. After the endocardium is detected, the original edge map around and within the endocardium is directly set to zero. This modified edge map is used to generate a new GVC force filed, which automatically pushes the snake contour directly to the epicardium by employing the endocardium result as initialization. Meanwhile, a novel shape-similarity based energy is proposed to prevent the snake contour from being strapped in faulty edges and to preserve weak boundaries. Both qualitative and quantitative evaluations on our dataset and the publicly available database (e.g. MICCAI 2009) demonstrate the good performance of our algorithm.     

Snake活动轮廓在组织培养细胞分割中的应用

在组织工程培养细胞图像检测中,需要得到较完整的清晰轮廓线以获取生长信息。为了适应这种需求,提出了一种基于Snake算法自动边缘检测算法。应用基于小波的尺度独立边缘检测方法,可以得到简洁的边缘;采用形态学和样条拟合方法得到的单像素的边界作为Snake算法的初始轮廓,通过迭代和结合图像固定点的外部约束力使轮廓收敛到最终的边界。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。