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1.  图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法  
   毛爱华  司徒亨哥《计算机辅助设计与图形学学报》,2019年第1期
   针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现三维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的三维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了三维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果.    

2.  超球流形约束下的3DMM分步全局优化  
   高巍  沈晔湖  貊睿  魏磊  朱怡  彭振云《计算机辅助设计与图形学学报》,2012年第24卷第8期
   通过综合运用人脸空间的超球流形约束、基于梯度的启发式全局优化、光照的球面谐波描述以及凸包可见点集的直接消隐方法,提出一种三维可形变模型的图像匹配方法.首先通过形状超球流形约束下的全局优化算法求解摄像机参数和形状参数,然后使用以上参数和凸包点集的直接消隐方法确定物像点对应关系,最后根据物像点对应关系由反射率超球流形约束下的全局优化算法求解光照参数和反射率参数.定量的对比实验结果表明,该方法无需借助分区域拟合、人为估计参数值、层次匹配策略或复杂的特征组合,即可由单幅图像恢复三维可形变模型(3DMM)的全部参数.    

3.  两种自由曲线重建方法*  被引次数:5
   侯云舒  付中华  张艳宁  赵荣椿《计算机应用研究》,2006年第23卷第11期
   通过深入分析ASM/AAM算法的各种改进方案的试验统计结果,提出了一种基于局部梯度统计特征和纹理约束形状的改进ASM算法: 用梯度信息代替灰度信息训练特征模型得以有效提高匹配精度和减少所需训练的样本数,用全局的纹理去约束形状得以有效提高算法对特征点定位的精度。大量统计试验表明所提出的算法能正确地提取大部分正向人脸的特征点。提出的算法对人脸跟踪、识别和表情分析等图像理解任务有着广泛的应用前景。    

4.  一种自动鲁棒的三维人脸重建方法  
   杨臻  管业鹏  朱秋煜《微计算机信息》,2007年第23卷第31期
   三维人脸模型已经广泛应用到视频电话、视频会议、影视制作、电脑游戏、人脸识别等多个领域。目前三维人脸建模一般使用多幅图像,且要求表情中性。本文提出了基于正、侧面任意表情三维人脸重建方法。首先对二维图像中的人脸进行特征提取,然后基于三维人脸统计模型,通过缩放、平移、旋转等方法,及全局和局部匹配,获得特定的三维人脸。基于二维图像中的人脸纹理信息,通过纹理映射,获得完整的三维人脸。通过对大量实际二维人脸图像的三维人脸重建,证实了该方法的有效性和鲁棒性。    

5.  基于单张人脸图像三维形状模型重建  
   牛晓霞  王成儒  顾广华《计算机仿真》,2011年第28卷第4期
   在人脸图像识别优化的研究中,针对由单张人脸图像重建三维模型时对人脸图像姿态存在要求的问题,为了提高识别精度,提出基于单张人脸图像姿态预估计和主成分分析(PCA)的形状模型重建算法.首先由三维姿态估计方法得到人脸姿态,并建立人脸形状模型样本库,然后通过选取的特征点,利用主成分分析进行三维人脸形状模型的重构,最后利用径向基函数(RBF)变换和特征点坐标精确调整三维人脸形状模型,并进行仿真.仿真结果表明,重构的三维人脸形状模型效果良好,提高了精度,对有旋转姿态的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性.    

6.  一种基于Zernike矩形状检索的新算法  
   郭丹  闫德勤  吴晓婷  刘胜蓝《计算机科学》,2010年第37卷第11期
   高维Zernike矩作为图像检索的形状特征描述子,具有描述图像区域细节信息的能力,能够全面有效地表征图像的内容。但是高维的矩存在着“维数灾难”的问题,不仅使算法的复杂度增大,而且会增加不必要的信息,造成主要信息混淆,影响对图像的描述。提出了流行学习的方法来处理冗余的数据信息。在通过拉普拉斯图保持局部样本数据不变的情况下,引入了全局算法来保证样本的整体性。考虑到信息之间的相关性而影响投影的准确率,对其进行Schur特征值分解,得到正交基向量,从而使数据重构相对容易,并且Zernike矩的旋转不变性仍能保持下来,使检索得到的图像更加符合人眼视觉效果。该方法在检索性能上优于传统的局部保持投影方法,检索效果有明显的提高。    

7.  真实感人脸的形状与表情空间  
   裴玉茹  查红彬《计算机辅助设计与图形学学报》,2006年第18卷第5期
   提出一种建立三维人脸扫描模型参数空间的算法,其中的模板拟和算法基于能量最小的优化机制,通过非线性优化过程求解模板模型在每个顶点上的位移矢量,使之逼近目标模型.优化目标方程由以下测度组成:距离、平滑度以及人脸特征对应,如特征曲线、边界和特征点对等.使用该算法可用于不同人脸以及不同表情模型之间的对应建立,从而获取一致参数化的人脸形状和表情空间.在文中系统中,三维面部特征曲线通过Canny边检测算法自动获取,这样自动检测获取的特征曲线可用于降低三维形状描述的维数,同时完整的面部几何形状通过径向基函数插值得到.在中性人脸和表情人脸模型上所作的一致参数化为许多应用提供了平台,如形状渐变,纹理迁移和表情迁移.考虑到自动提取的特征曲线和二维线画卡通人脸的相似性,使用迭代优化算法实现二维线画卡通人脸姿态到三维真实人脸模型的迁移.    

8.  基于网格变形的从图像重建三维人脸  
   董洪伟《计算机辅助设计与图形学学报》,2012年第24卷第7期
   从图像重建高质量三维人脸一直是计算机视觉和图形学的一个重要研究问题.不同于传统的基于立体匹配的窄基线多视几何和数据驱动的人脸形变方法,提出一种结合网格变形技术和立体视觉原理的、从图像重建高质量三维人脸模型方法.给定从不同视角拍摄的几幅人脸图像,基于健壮图像特征获得可靠的相机外部参数和稀疏三维点;在此基础上,提出一种结合几何细节保持和图像一致性约束的三维人脸变形算法重建三维人脸,通过对人脸模板的网格变形,使得变形人脸在多幅图像中的可见投影具有一致性的图像颜色强度.基于模板的人脸变形可以有效地解决三维模型成像中的遮挡问题,采用健壮估计法消除噪声、离群点和光照对目标函数收敛性的影响,对目标函数的多次非线性优化求解进一步改进了人脸重建的质量.采用合成人脸图像和真实人脸图像重建三维人脸的实验结果表明,文中算法可以从几幅宽基线图像重建高质量的三维人脸模型.    

9.  一种鲁棒的全自动人脸特征点定位方法  被引次数:4
   王丽婷  丁晓青  方驰《自动化学报》,2009年第35卷第1期
   人脸特征点定位的目标是能够对人脸进行全自动精确定位. 主动形状模型(Active shape modal, ASM)和主动表象模型(Active appearance modal, AAM)的发表为全自动人脸特征点定位工作提供了很好的思路和解决框架. 之后很多研究工作也都在ASM和AAM的框架下进行了改进. 但是目前的研究工作尚未很好地解决人脸表情、光照以及姿态变化情况下的人脸特征点定位问题, 本文基于ASM框架提出了全自动人脸特征点定位算法. 和传统ASM方法以及ASM的改进方法的不同在于: 1)引进有效的机器学习方法来建立局部纹理模型. 这部分工作改进了传统ASM方法中用灰度图像的梯度分布进行局部纹理建模的方法, 引入了基于随机森林分类器和点对比较特征的局部纹理建模方法. 这种方法基于大量样本的统计学习, 能够有效解决人脸特征点定位中光照和表情变化这些难点; 2)在人脸模型参数优化部分, 本文成功地将分类器输出的结果结合到人脸模型参数优化的目标函数当中, 并且加入形状限制项使得优化的目标函数更为合理. 本文在包含表情、光照以及姿态变化的人脸数据上进行实验, 实验结果证明本文提出的全自动人脸特征点定位方法能够有效地适应人脸的光照和表情变化. 在姿态数据库上的测试结果说明了本算法的有效性.    

10.  基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法  
   朱华生  徐晨光《激光与红外》,2014年第44卷第2期
   基于超完备稀疏表示理论,并根据人脸图像的特征,提出一种基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法。该算法首先通过样本训练出一对高、低分辨率相关联的冗余字典;再根据局部范围内人脸图像的相关性,重构出高分辨率图像;最后对图像进行全局优化。为验证算法的有效性,本文利用ORL标准图像库进行了对比实验,实验结果表明,该算法能够有效提高峰值信噪比,同时能够更好地恢复人脸图像的高频信息,有一定的实用价值。    

11.  基于改进的ASM和AAM的面部特征定位算法  
   李鹏《电子技术》,2009年第10期
   针对传统的ASM(主动形状模型)与AAM(主动外观模型)方法的缺陷与不足,提出了一种改进的方法。在改进算法中,将局部特征模型和全局纹理模型有机结合,使其融合传统的主动形状局部模型、全局纹理形状约束和参数优化过程。实验结果表明,改进算法的定位能力更加健壮,并具有更高的准确性。    

12.  基于二维Gabor小波与SPP算法的人脸识别研究  
   陈静  邱晓晖  孙娜《计算机技术与发展》,2014年第11期
   稀疏表示近年来在模式识别领域已经取得了成功的应用,如目标探测和分类。稀疏保留投影( SPP)算法是基于稀疏表示理论所提出的一种特征提取方法,目标是获得一个线性投影空间,使得样本之间的全局重构关系得以在低维空间保留。 SPP算法无需选择任何模型参数,具有很强的适应性,其灵活性及有效性在人脸识别中得到了详细的验证。文中结合二维Gabor小波与SPP算法用于人脸识别系统,二维Gabor小波主要用于提取人脸图像特征,SPP对图像特征进行降维。最后,在ORL人脸数据库上的实验表明,该算法较传统方法以及单独使用SPP算法的方法有较好的识别结果。    

13.  基于形状匹配变形模型的三维人脸重构  
   薛峰  丁晓青《电子学报》,2006年第34卷第10期
    为了从多幅人脸图像构造三维人脸结构,通常需要自动提取不同图像中的对应特征点,这往往是很难完成的.为了避免这个困难,本文建立了一个基于形状匹配的三维变形模型,在保证形状最佳匹配的条件下,实现对人脸图像姿态的估计和三维人脸重构.模型采用径向基函数对通用头部模型进行变形,用形状上下文来描述点之间的形状相似性,形状距离用来描述头部模型和人脸图像整体形状上的相似性,从而实现形状最佳匹配意义上的三维重构.实验表明,本文的算法只需要在人脸图像中提取特征点集,不需进行配准,就可以恢复出令人满意的三维头部结构.    

14.  基于AAM的人脸图像描述与编码  
   谢玉鹏  吴海燕《计算机仿真》,2009年第26卷第6期
   利用主动表观模型(AAM)来对人脸图像进行描述和编码,经过一定次数迭代,进行模型和人脸匹配,合成人脸图像.方法基于统计信息建模来实现对目标图像的描述.由于采用了优化算法,经过迭代运算使合成的模型与目标图像不断接近,最终能得到反应目标图像纹理及形状的合成模型.实验表明AAM方法进行人脸描述和编码的有效性.方法在人脸图像编码有重要的意义.    

15.  一种基于支持向量机的三维物体识别方法  被引次数:5
   徐胜  彭启琮  管庆  赵明渊《电子测量与仪器学报》,2009年第23卷第4期
   提出从三维物体的二维图像中提取仿射不变傅氏描述子、色彩矩及纹理特征,组成一个25维的特征向量,送入支持向量机训练并用于三维物体识别。算法利用了仿射不变傅氏描述子在物体发生仿射形变时具有不变性,利用色彩矩和纹理特征区分形状相似但有不同颜色及纹理的物体,并引入支持向量机作为分类器。基于三维物体图像数据库COIL-100测试了算法的识别性能。当每个物体训练样本图像数量为36个(视角间隔10°)时达到了100%的识别率,进一步减少训练视角数量也达到较满意的识别性能。    

16.  从视频中恢复三维人脸的实时方法  
   孙正兴  姚伟《智能系统学报》,2009年第4卷第5期
   三维人脸恢复是视觉交互的一个难点问题,提出了一种从视频中实时恢复三维人脸的新方法.该方法利用主动形状模型进行人脸特征点提取和跟踪,确保了三维形状恢复和特征跟踪的有效性和一致性;采用非刚体形状和运动估汁方法构建三维形变基,有效地适应人脸形状变化的多样性;采用非线性优化算法估算人脸姿态和三维形变基参数,实现了三维人脸形状和姿态的实时恢复.实验结果表明,该方法不仅能从视频中实时恢复三维人脸模型,而且可有效跟踪人脸各种姿态的变化.    

17.  基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法  
   张建明  杨丽瑞  王良民《计算机应用》,2008年第28卷第3期
   针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息,使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息,再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合,最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明,经过特征融合后,在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。    

18.  基于混合梯度最小化Mumford-Shah模型的高维滤波算法  
   李波  苏卓  冷成财  王胜法  罗笑南《自动化学报》,2014年第40卷第12期
   为解决高维滤波中存在的边缘特征模糊和细节保持问题, 创新性提出了一种基于混合梯度最小化Mumford-Shah模型的平滑算法. 通过最小化包含梯度的L0、L1范数的正则化函数, 实现边缘保持和局部光滑的滤波分解效果. 从二维图像来看, 梯度的L0范数刻画了图像中非光滑像素的个数, 最小化梯度的L0范数可以实现图像分片同质的效果, 即可对应Mumford-Shah模型中要求的边缘内部尽量均匀; 梯度的L1范数, 即全变差项, 刻画了图像中所有水平集的长度, 最小化梯度的L1范数可以实现控制图像边缘锐利度的目的, 即Mumford-Shah模型中关于图像边缘保持的约束. 由于Mumford-Shah模型具有鲁棒的信号平滑和边缘特征描述能力, 因此在进行高维信号分解等处理时,可以取得良好分离效果. 实验结果表明, 混合梯度Mumford-Shah模型在滤波过程中可以实现边缘保持和纹理平滑相统一的特性, 获得优异的图像结构纹理分解效果, 对多个图像应用的处理效果有显著的提升, 在三维网格数据上也获得良好的去噪性能.    

19.  一种改进的人脸纹理映射方法  被引次数:1
   魏衍君  郑青碧《计算机仿真》,2012年第29卷第1期
   识别人脸图像优化问题,由于人脸纹理映射时容易出现的纹理扭曲和畸变现象,影响图像的真实性,提出一种改进的纹理图像映射方法。根据人脸特征点信息,利用特征块匹配法配准正侧面人脸图像,并使用加权平滑算法和金字塔方法对图像进行双重融合实现图像的平滑过渡;然后利用一种特殊的定位方法来计算三维人脸模型上顶点对应的纹理坐标;最后根据纹理坐标将纹理图像映射到三维特定人脸模型表面上,可得到具有真实感的三维人脸模型。实验结果表明,纹理合成方法简捷有效,纹理映射结果生动逼真,有效的避免了纹理图像的扭曲和畸变现象,具有较高的鲁棒性。    

20.  基于ISOMAP改进算法的人耳识别  
   刘嘉敏  李连泽  王会岩  罗甫林《计算机应用研究》,2014年第31卷第12期
   针对ISOMAP算法对新增样本泛化能力较差的缺点,通过对LLE算法局部重构思想的深入理解,提出了MRC-ISOMAP(manifold reconstruction-ISOMAP)算法用于样本特征的维数约简.MRC-ISOMAP算法对训练样本采用全局非线性结构保持的思想,利用ISOMAP算法计算训练样本的低维表示;对新增样本利用局部线性的思想,保持局部线性关系不变,从而可以更加快速准确地用低维训练样本重构新增样本的低维表示.USTB3人耳图像库上的实验结果表明,与原始ISOMAP算法相比,MRC-ISOMAP算法可以获得更高的识别率,并在处理新样本时具有更高的效率.    

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