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现有头部姿势估计方法主要是基于几何分析和基于外现线性变换的方法,计算复杂、通用性不强.提出一种新的利用非线性的核变换算法进行姿势估计的方法,根据流形学习理论,不同姿势的高维人脸图像存在一低维流形结构,提取该流形结构可估计头部姿势.核主元分析是一种非线性降维算法,能够把这种流形结构嵌入到低维空间.利用核主元分析训练姿势估计曲线,然后把新图像投影到姿势曲线上,利用插值方法估计新投影点对应得姿势角度.核主元分析的方法克服了传统线性估计方法的缺点,实验证明该方法估计效果良好,并给出进一步提高估计效果的途径. 相似文献
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近年来,随着机器学习和人工智能领域的不断发展,使得人脸颜值估计的研究得到广泛关注。提出一种基于深度学习的颜值估计框架,利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)提取人脸图像的特征向量,并采用回归分析计算方法评估人脸颜值,为充分发挥深度卷积神经网络提取特征的能力,提出了优化后的人脸特征提取损失函数。最后,利用该颜值估计算法构建消费者颜值与服装购物偏好相关性模型。结果显示:消费者颜值与服装购物偏好存在一定的相关关系,即颜值越高的消费者越喜欢时尚款式和风格的服装。研究结论为电商企业设计出高度精准营销策略,输出个性化产品和服务提供可能。 相似文献
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流形核与LPP相结合的毛杆折痕识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对毛杆折痕难以检测问题,将非线性流形的思想引入到折痕识别领域。提出运用流形核函数与局部保持投影相结合的方法进行毛杆特征提取。首先基于区域图像构造协方差矩阵作为图像特征,利用仿射不变度量作为样本点的距离测度。然后通过定义的黎曼核函数选择流形上的近邻点,使得近邻点的选择符合数据呈非线性流形的假设,并结合数据类别信息构造相应的核矩阵。最后利用局部保持投影算法对毛杆图像进行降维。实验结果表明,本文算法能够有效克服光照不均和残余绒毛等外部因素影响,具有较好的稳健性和较高的识别率。 相似文献
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为了较好地解决被部分遮挡的人脸的检测问题,提出一种基于组件距离匹配度函数的人脸检测方法.该算法首先采用基于支持向量机的Adaboost算法即AdaboostSVM算法对输入图像进行人脸各组件的检测,然后根据组件间距离的均值和方差构建组件距离匹配度函数,并提出基于组件距离匹配度函数的组件整合验证算法,在此基础上对被遮挡的组件的位置进行估计,进而实现部分遮挡的人脸的检测与定位.实验结果表明,该方法能够提高部分遮挡的人脸的检测性能与速度,能够在复杂背景下对被部分遮挡的人脸进行较为准确的定位与检测. 相似文献
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为了提高复杂背景下面部信息的识别性能,提出了一种面向人脸特征点定位和姿态估计任务协同的深度卷积神经网络(DCNN)方法。首先从视频图像中检测出人脸信息;其次设计一个深度卷积网络模型,将人脸特征点定位和姿态估计两个任务协同优化,同时回归得到人脸特征点坐标和姿态角度值,然后融合生成相应的人机交互信息;最后采用公开数据集和实际场景数据进行测试,并与其他现有方法进行比对分析。实验结果表明:该方法在人脸特征点定位和姿态估计上表现出较好的性能,在光照变化、表情变化、部分遮挡等复杂条件下人机交互应用也取得了良好的准确性和鲁棒性,平均处理速度约16帧/s,具备一定的实用性。 相似文献
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提出一种将肤色分割与灰度图像对称变换相结合的有效的人脸特征定位方法.为降低背景和人脸姿态的影响,在传统人脸肤色分割基础上,利用Blob分析及椭圆拟和方法判断并剔除无效区域,并将待选人脸区域初步校正为竖直;直接利用色度信息在待选人脸区域中分割并检测嘴唇;接着,采用灰度图像的对称变换检测双眼的待选位置;以嘴唇和待选双眼的位置为依据,提出了基于人脸几何模型知识的双眼匹配代价函数并利用组合优化方法检测真实双眼;最后,对人脸上其它器官的进行精确定位.实验结果表明,该方法对于头发遮挡、大倾斜角以及眼镜干扰具有较强的鲁棒性. 相似文献
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针对已知的散焦图像数学模型,通过先估计点扩散函数(PSF),然后利用维纳滤波估计原始清晰图像的方法,探讨PSF、调制传递函数(MTF)的估计方法,具体包括边缘地物法、空间频率响应法、基于APEX方法的估计算法.结合复原图像的模糊度客观评价函数和主观视觉评价来判别各方法的优劣,结果表明:边缘地物法较优. 相似文献
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人脸图像中人眼的检测与定位 总被引:6,自引:0,他引:6
利用人脸几何特征和图像分割原理,提出了一种在有背景的灰度和彩色人脸图像中自动检测与定位人眼的新算法。首先,基于人脸器官几何分布先验知识建立人眼位置判定准则;其次对人眼的分割阈值范围进行粗估计;然后采用分割阈值递增法,并结合人眼位置判定准则判定分割图像中双眼黑块是否出现;最后利用二雏相关系数作为对称相似性测度,检验检测到的双眼的真实性。为了避免图像背景对人眼检测的干扰,还运用了肤色分割原理来缩小检测人眼的搜索区域,从而进一步提高人眼定位的准确性。实验验证表明,所提出的人眼检测与定位方法在速度和准确性方面具有良好的性能。 相似文献
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根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。 相似文献
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在利用人脸分形码距离进行识别时,需要大量的时间对人脸库中每张人脸图像进行迭代与距离运算.为克服这一缺点,本文提出了用水平方向高频子带来定位眼睛并将其从人脸中抽取出来,进一步提出了基于人眼分形码距离的人脸快速识别算法.利用该算法,可去掉大部分人眼分形码距离较大的图像,从识别时间复杂性分析,本文算法所需时间主要与人眼大小以及用于最后识别的图像数目有关.在ORL和YALE两个人脸库上的实验结果表明,与本征脸方法和直接利用人脸分形码距离方法比较,在用于最后识别的图像数目占人脸库中人脸总数的20%左右时,本文算法可使平均识别率保持在约90%,与其它方法基本持平. 相似文献
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本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法.该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性.其次,对每块图像采用加权邻域极大边界准则进行特征提取,该准则充分利用了数据的类信息,选择数据的邻域点最优重构系数用在目标函数... 相似文献
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针对人脸识别中判别特征的提取问题,本文提出了一种新的人脸识别算法—扩展保局投影(ELPP)。普通保局投影(LPP)在构建权图时侧重保持样本的局部结构,属于无监督学习算法。扩展保局投影在保局投影的基础上进行扩展,通过引入可调因子,在保持人脸图像局部流形结构的同时考虑样本的类别信息,从而充分提取样本的判别特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AT&T人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,ELPP都具有较好的识别率。 相似文献
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利用Moser迭代技巧,讨论了Ricci曲率有下界完备黎曼流形上modified p-Laplacian方程解的局部梯度估计,并且利用梯度估计得到了在非负Ricci曲率流形上的一个Liouville型定理和Hanack不等式. 相似文献