三维人脸识别研究综述

近二十多年来,虽然基于图像的人脸识别已取得很大进展,并可在约束环境下获得很好的识别性能,但仍受光照、姿态、表情等变化的影响很大,其本质原因在于图像是三维物体在二维空间的简约投影.因此,利用脸部曲面的显式三维表达进行人脸识别正成为近几年学术界的研究热点.文中分析了三维人脸识别的产生动机、概念与基本过程;根据特征形式,将三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述;对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述;列出了部分代表性的三维人脸数据库;对部分方法进行实验比较,并分析了方法有效性的原因;总结了目前三维人脸识别技术的优势与困难,并探讨了未来的研究趋势.     

基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法

驾驶员头部姿态跟踪是车辆辅助驾驶系统中的关键问题之一,文中提出了一种基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法;首先,将3D人脸模型映射到第一帧图像中,获取到脸部区域及估计出初始姿态;然后,在脸部区域中跟踪并检测特征点,并把匹配结果作为基于模型的光束法平差机制的输入来恢复出3D人脸模型的头部姿态;为提高检测精度,在每帧脸部区域内重新提取特征点用于跟踪;实验结果表明,该算法在部分遮挡及大幅转动时是有效的.     

基于人脸关键特征的眼镜增强匹配算法

提出了一种基于人脸特征识别的增强现实的个性化眼镜匹配算法.针对人的脸部特征,采用了人脸识别技术,能够准确定位到摄像头下的人脸的形状特征.在获得人脸的特征点之后,根据人脸特征进行眼镜素材模型的位置增强绑定,并通过相应的图像处理模块,对已有的眼镜素材模型进行人脸特征点匹配的调整操作,根据检测到的人脸大小及位置进行调整,使得...     

优化特征提取的互动式人脸活体检测研究

针对人脸识别系统中出现的通过照片或视频“欺诈”解锁问题，提出一种活体检测方法，通过随机指令判断被检测对象是否为真人。利用HOG特征和随机森林算法对摄像头采集的图像进行人脸检测，预测脸部68个特征点位置，把68个特征点位置和脸部位置的相对位置归一化后作为姿态的特征，提取的姿态特征与SVM分类器相结合，训练出分类效果较好的头部姿态估计分类器。通过多次实验，对特征提取方法进行优化，进一步提高检测准确率。最后，使用随机互动式命令序列对被检测人发出指令，实现活体检测。该方法对头部姿态估计具有较高的鲁棒性，并且可以有效地防范照片和视频认证攻击。     

银行运钞安全管理系统中身份识别的实现

目前的银行运钞安全管理系统在身份识别模块仅依靠人脸识别进行认证,但是由于人的外貌会随着时间变化,通过拍照录像等技术手段可以准确获得一个人的脸部特征并进行刻录.皮肤过敏、受损、整容等都可能引起脸部的较大改变,从而导致了人脸识别的误判,程度严重时甚至可能导致系统根本检测不到人脸.所以仅依靠单特征的人脸识别技术,在现实场景中已经不能满足银行业对运营安全指数的要求.为了解决以上问题,论文通过对银行渠道的应用安全性进行分析,引入多生物识别策略,搭建一个将指纹识别与人脸识别技术相结合的双因子认证的身份识别平台.论文提出在现有传统人脸识别SIFT算法、PCA算法的基础上,对描述子向量进行降维形成了改进后的PCA-SIFT人脸特征分析匹配算法,并使用多特征检测方法检测人脸,识别准确率达到98.33％,优于传统算法的94.17％,同时引进了高性能指纹采集器,准确高效收集人体指纹特征,在决策层选用并行方式进行两个生物特征融合匹配.人脸和指纹的双重认证集成到银行运钞安全管理系统项目应用于现金区联动门,避免了冒用照片通过系统授权认证的隐患,提高了身份识别的准确率和银行运钞间的安全系数,对研究狭小空间的身份识别实现具有一定的参考价值和借鉴意义.     

人脸图像的自动校准算法

人脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。在人脸图像中人脸的尺度、位置与姿态变化影响了人脸特征的抽取,所以需要对人脸图像作人脸校准的预处理。文中提出的算法利用模板匹配方法从人脸图像中提取出人脸姿态校准图像,再从中抽取出两个眼睛的位置,从而对人脸的尺度、位置与姿态变化实现自动校准。对有２１６幅人脸图像的人脸图像数据库作人脸自动校准实验,成功率是１００％,而且利用所得到人脸脸部校准图像进行的人脸识别实验的正确识别率可达到９０％左右,这表明该算法是比较有效的     

一种用于动态图像序列的人脸识别算法

研究基于动态图像序列的人脸准确识别。人体在运动的过程中,脸部会发生较大幅度的震动,造成人脸姿态特征不可避免的发现形变,造成对图像的干扰,识别误差较大。传统的识别方法多是以人脸姿态特征作为识别的基础的静态识别,一旦人体运动幅度加大,人脸姿态特征发生变化,必然造成识别的准确度下降。为了避免上述问题,提出了一种利用Curvelet布尔核转换的动态图像序列人脸识别的算法。利用Curvelet转换算法对全部动态图像序列相关参数进行降维处理,利用布尔核转换将形变较大的人脸关键细节特点进行约束分类,建立多约束的完整动态人脸特征模型,保证姿态形变可控,最终实现了运动中的人脸识别。实验证明,利用上述算法进行运动中的人脸识别,提高了人脸识别的准确率。     

基于卷积神经网络的人脸信息增强识别研究

在采集人脸图像时,图像存在模糊性较大或者姿态变化幅度较大等问题,人脸准确识别的精度不高,为了提高人脸识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络的信息增强的人脸识别算法。对采集的模糊人脸图像进行小波降噪处理,对降噪输出的图像进行自适应模板匹配,结合图像分割方法对人脸图像进行分块,利用Radon尺度变换的几何特征不变性对人脸的关键特征点进行信息增强,采用卷积神经网络分类器对增强的人脸特征点进行分类,实现特征点优化提取和人脸准确辨识。仿真结果表明,采用该方法进行人脸识别的准确性较好,且能满足大批量样本人脸快速识别的应用需求。     

双正交小波方法在面部特征抽取中的应用

人脸识别技术是生物鉴别技术的重要组成部分。脸部特征抽取是人脸识别技术的关键。首先对基于小波极大模的边缘检测算法进行改进 ,提出极大模区域边缘检测算法 ;然后提出一种人脸特征抽取算法。整个脸部特征抽取过程分为三部分 :1 )对图像进行二维小波分解 ;2 )背景分离 ,脸部目标定位 ;3 )脸部特征抽取。实验证明该算法可以准确地抽取人脸特征     

煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究

针对传统的人脸识别算法存在识别率低甚至无法识别的缺点,提出了一种基于SURF和双向FLANN的人脸识别算法。该算法首先用SURF算法中的快速Hessian矩阵检测特征点,并生成SURF特征的描述符;然后通过Hessian矩阵迹的正负性和双向FLANN匹配的搜索算法对图像SURF描述符进行匹配,以实现人脸的识别,从而达到考勤的目的。实验结果表明,该算法在剔除匹配识别中误匹配点对的同时提高了SURF算法识别速率与正确率,保证了算法在考勤系统中的实时性。     

基于稀疏模型的人脸姿态估计

针对现有的人脸姿态估计方法易受“自遮挡”影响,采用改进的ASM 算法 提取人脸特征点,并利用人脸形态的几何统计知识来估计人脸特征点的深度值。以人脸主要 特征点建立人脸稀疏模型,在利用相关人脸特征点近似估计人脸姿态后,通过最小二乘法精 确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明,对于“自遮挡”情况,该方法仍有较好的估计结果, 与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。     

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。     

3D通用人脸模型的自适应算法及应用

利用3D人脸建模的方法进行人脸识别有效地克服了2D人脸识别系统中识别率易受光照、姿态、表情影响的缺陷。文章采用一种依据人脸图像对3D通用人脸模型进行自适应调整的有效算法,构造出特定的人脸模型并运用于人脸识别中。通过比较从人脸图像中估算出的特征点与通用人脸模型在图像平面上的投影点之间的关系,对3D通用人脸模型进行全局和局部调整,以适应人脸中眼、口、鼻的个性化特征。最后以一个实例说明了此算法的应用。     

视频中多线索的人脸特征检测与跟踪

针对目前的人脸特征检测与跟踪算法存在的对环境适应能力差、缺乏自我检错能力的缺点，该文提出了一种多线索综合的新方法，多线索中包括基于深度信息的人脸区域粗分割，基于多关联模板匹配的人脸检测，利用多尺度Sobel卷积的特征提取，基于“特征眼”的人眼验证以及基于多视图的校验方法，多种线索互相补充，自我检错和纠错，对背景，光照及姿态变化具有较强的适应能力，实验表明该方法是有效的，鲁棒的。     

基于多点模型的3D人脸姿态估计方法

改进传统的活动形状模型法,准确地提取人脸特征点后,针对人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型,通过最小二乘法优化求解,精确估计3D人脸空间姿态。实验结果表明,新方法不仅可以获得稳定的姿态解,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精确度。     

基于面部特征点的单幅图像人脸姿态估计方法

针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题,提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法。通过Adrian Bulat人脸特征点定位器和Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点,确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长,在指定Z轴旋转角度下,使用修正牛顿法通过模型的旋转、平移及缩放变换对齐模型和图像中人脸五官角点,得到该角度下模型绕X轴、Y轴的旋转角度及绕Z轴候选角度下的损失函数值,根据最小损失函数值确定人脸绕3个轴旋转的最佳值。实验结果表明,该方法能够快速估计自遮挡的大姿态角度人脸,在公共人脸库Multi-PIE、BIWI和AFLW上的平均误差分别为3.79°、4.37°和6.04°,明显高于同类人脸姿态估计算法,具有较好的实用性能。     

基于KLT和BFGS的人脸姿态估计

在对给定的人脸图像序列准确提取正面人脸特征点后,利用改进的KLT方法跟踪非正面人脸图像的特征点。根据人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型。在近似估计人脸姿态后,以改进的BFGS算法精确估计3D人脸空间姿态。实验结果证明,该方法可以获得唯一的3D人脸空间姿态,相比同类方法有更好的姿态估计精确度。     

基于Candide-3模型的姿态表情人脸识别研究

针对姿态表情严重影响人脸识别准确率的问题,基于Candide-3模型的简化,提出了形状表情关键点拟合的人脸几何结构重建和基于三角网格模型的纹理映射的方法,该方法确定关键特征点,根据人脸的几何结构信息确定姿态角,提取Candide-3模型形状表情对应点,调整模型参数,进行几何结构重建;对几何结构中每个三角网格模型进行纹理影射,得到逼真的特定人脸模型.实验结果表明,该方法提高了人脸重建速度,达到减弱姿态表情对人脸识别影响的目的.     

结合SIFT特征的人脸验证

人脸验证是人脸识别领域的一个分支,是安防领域的研究热点。根据人脸验证的特殊性,使用尺度不变特征（SIFT）算法,并利用图像分块方法,将特征点划分为数量特征以及位置特征,达到人脸验证的目的。所需验证的一对图像配准后,使用SIFT算法寻找出匹配特征点,对待匹配的2幅图像进行分块,统计各个分块中的特征点数量,获得匹配向量。判断两幅图像的特征点数量是否达到阈值,若达到则计算两幅图像的匹配向量相似度,若相似度达到标准,则认为图像对匹配,若有任何一个条件没有满足,则认为不匹配。利用CAS和FERET数据库进行测试,虚警率达到19%,漏警率达到0.3%,验证了算法的有效性以及安全性。该算法经优化后,可用于人脸验证。     

基于AAM和T型结构的人脸3D姿态估计

在分析已有的人脸姿态估计方法基础上,提出了一种基于主动表观模型(AAM)和T型结构的人脸3D姿态估计方法。对多姿态的人脸样本进行训练,得到多姿态的AAM模板集;利用训练得到的多姿态的AAM模板集进行最佳模板匹配,并对人脸的特征点进行精确定位;用人脸的双眼和嘴部构建T型模型,进行人脸3D姿态的参数估计。实验结果表明,该方法能适应较大的姿态旋转角度,并具有良好的姿态估计精度。