人脸自动识别方法综述

 人脸自动识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点,近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进展.本文重点对近三、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论.     

人脸考勤系统中人脸视觉特征融合跟踪算法

基于人脸考勤系统提出了一种人脸视觉特征融合的跟踪算法,并将其扩展到多人脸跟踪场合.该算法充分利用了人脸的颜色信息和轮廓梯度信息,实现了两种特征的互补.最后,给出了人脸跟踪仿真结果.仿真结果表明,该人脸跟踪算法有效且稳健性较好,能够很好地处理人脸旋转、遮挡等问题,具有很好的应用前景.     

多人脸跟踪与最佳人脸提取

针对视频人脸识别系统中同一人脸重复识别的问题,文中提出了一种多人脸跟踪与最佳人脸提取的方法。通过ViBe算法提取运动区域,缩小数据处理区域及确定执行人脸检测;利用Haar特征结合AdaBoost算法检测人脸,并根据肤色检测判断是否有误检;利用CamShift算法跟踪人脸;再使用Sobel算子得到清晰的人脸图片。实验表明,该方法下人脸误检率由2.8%降到0.2%,对于100帧视频平均处理时间从原始每帧112 ms降低到了45.6 ms,其处理速度明显提升。     

基于视频的人脸验证

本文提出了一种基于视频的人脸验证方法.采用立体视觉方法初步将人脸区域与背景分割开,再根据多关联模板匹配方法精确定位人脸.对定位后的人脸区域抽取特征器官位置,再依此裁剪出人脸样本.从视频流中收集人脸样本,训练支持向量机(SVM)作为验证器.实验表明该方法在复杂的现场环境下是有效的、鲁棒的.     

复杂背景下的人脸分割

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。     

一种人脸姿势估计新方法

本文提出了一种人脸姿势估计方法,基于单幅人脸图像的五个特征点:左右外眼角,左右嘴角和鼻尖估计人脸姿势,论文首先给出人脸姿势表示——旋转角度((?),ψ,θ),然后介绍了姿势估计方法,最后的实验结果证明了本文算法的有效性。     

基于肤色的实时人脸检测算法研究

研究了一种基于肤色的人脸检测算法的设计与实现过程。在YIQ颜色空间中,进行了有效的肤色提取,把提取到的肤色与背景图像信息转为二值图像进行形态学降噪处理,再采用质心定位法进行准确的眼睛定位,最后对检测到的人脸图像进行缩放、旋转、移位校正,以提高输出人脸图像的质量。实验结果表明,本文所提的算法具有很高的准确率与检测速度,能够适用于实时人脸检测系统。     

基于Boosted Cascade算法的人脸检测和跟踪系统

将基于Boosted Cascade的人脸检测算法运用到视频图像当中,并结合图像序列中的运动信息,提出并实现了一种实时的人脸检测跟踪系统.首先根据图像的运动信息提取出可能存在人脸的候选区域,然后在候选区域中用Boosted Cascade算法进行检测.实验结果表明该系统能够实时地对于人脸进行检测跟踪,可以被应用在智能视频监控方面.     

基于人脸检测和多线索融合的实时人脸跟踪系统

在分析和总结国内外对人脸检测与跟踪的相关研究成果的基础上,研究提出了在Viola-Jones人脸检测算法中引入运动区域检测和人脸肤色检测以缩小人脸检测的搜索区域,有效地提高了人脸检测的帧处理速度,并降低了人脸检测的误检率。对基于Meanshift算法和基于光流法的人脸跟踪方法进行了研究与分析,分析了各算法的优缺点,利用各算法之间性能上的互补性,通过各模块之间的协同合作设计并实现了一个实时人脸检测与跟踪系统,并设定了相应的评价参数,通过实验室录制视频和NRC-IIT视频人脸数据库对系统进行了性能测试。     

基于方向对称变换的人脸定位方法

本文定义了一种新的对称变换－－方向对称变换,它与常用的广义对称变换相比能够提供更多的信息来描述物体的形状。在此基础上提出了一种快速的人脸定位方法,与应用广义对称变换方法相比不仅可以提高定位准确率,而且能够大幅减小计算量。     

数字图像处理对人脸图像的检测

通过论述人脸识别的重要性和近年来人工智能的热度，分析基于数字图像处理的人脸图像检测的工作原理和操作流程。提出该技术在应用过程中存在分析图像处理过程中存在的主要问题。     

人脸自动定位及其系统实现

人脸自动定位技术在智能视频通信、视频监控以及娱乐等领域有着广泛的应用。通过将基于肤色的人脸检测和基于人工神经网络的控制策略相结合,提出一种新的人脸自动定位算法。该算法简单有效,克服传统跟踪算法中需要利用帧间相关信息和需要标定摄像机的缺点,只需通过人脸检测程序给出人脸特征点在计算机图像中的坐标,就可直接得出摄像机水平调整量和垂直调整量,根据调整量控制摄像机运动即可将人脸自动定位在图像中心。最后利用面向对象的方法实现了系统,并且取得了满意的效果。     

改进的三维人脸稠密对齐方法

针对ICP、NICP、流光法用于对齐三维人脸,建立形变模型,存在人脸对齐精度和准确性上的局限性问题。在标准形变算法的基础上,改进了局部匹配点搜索策略和形变能量函数,增加匹配点的准确性。并根据非刚性形变算法的思想,提出三维人脸迭代稠密对齐方法。在BJUT－3DFace Data人脸数据上实验证明,文中算法提高了人脸对齐的精度和准确性。     

AFRS人脸自动识别系统的设计与开发

人脸检测、跟踪和识别技术是人机自然交互领域中一个富有挑战性的课题,也是近年来研究的一个热点。在新一代(第四代)人机自然交互系统中人脸自动识别系统提供了一个友好的人机交互接口。本文着重介绍了AFRS人脸自动识别系统的设计思想和实现技术。该系统以实现一个实时的、鲁棒的、自动化的系统为目标,融合了人脸检测、跟踪和识别技术以及其它的图像和视频处理技术,并且建立和维护了一个含有人脸特征数据的数据库,从而使得系统可以自动地对进入系统监控范围内的人脸自动进行检测、跟踪和识别。该系统在新一代的人机交互、安保、视频监控等方面有着广泛的应用前景。     

多角度人脸最佳视角选取方法

针对目前多视角人脸最佳视角方法计算复杂、鲁棒性低,提出了一种基于人脸视角评价因子的人脸最佳视角自动选取方法.根据人脸肤色具有良好的聚类特性,结合YCbCr和YCgCr色彩空间进行人脸检测,利用嘴唇色彩与人脸肤色的差异性,确定嘴唇区域位置.由人脸区域与嘴唇区域进行人脸视角评价,从多目摄像机系统中自动选择人脸最佳视角.实验...     

人脸欺诈检测最新进展及典型方法

以人脸为生物特征的身份认证由于其简单、快捷和无接触，深受用户喜爱。然而，不法分子针对人脸的易于伪造和认证场景的多样性，恶意攻击人脸识别系统，给国家安全和人民生活带来极大危害，有必要深入研究人脸的反欺诈技术。该文收集了经典和代表性论文68篇，其中包括近2年来国际主流期刊和会议的相关论文50余篇，从7大类来梳理近期人脸欺诈检测的技术脉络，把握领域的最新动向。为了使读者洞悉各类的技术精髓，对典型方法进行了重点介绍，并对各类进行了技术小结。在方法介绍结束之后，对2019年以来新推出的6个人脸欺诈检测数据库进行了简要介绍，便于读者对本领域的最新算法开发和验证平台有所了解。结语部分对人脸欺诈检测7类方法之间的关联、在理论和应用上的总体现状、存在的主要问题以及发展的方向作了简单的总结和展望。      

基于OpenCV的人脸检测研究与实现

本文针对OpenCV库中人脸检测算法存在的检测效率低、检测人脸范围小、检测人脸不精确、检测人脸包含过多背景等诸多问题进行研究和改进,设计和实现了一个检测范围广、结果精确的高效率人脸检测算法。实验结果表明,改进之后的算法对正脸、左右侧脸、仰头脸、低头脸、半遮挡脸等不同姿态的人脸图像都有较好的检测精准度和效果,且检测耗时更短。     

人脸成像特性研究及人脸归一化的目标

探讨了多种输入设备下的人脸成像原理和特征，并基于人脸识别的要求指出了人脸归一化的目标。为了达到这些目标，提出了若干种人脸归一化的方法，并给出了实验结果。