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基于纹理分布和变形模板的面部特征提取 总被引:39,自引:0,他引:39
面部特征提取是面部感知的重要内容,同时也是特定人的3D人脸动画应用中所必须的前期工作.在一个多级人脸检测模块检测到人脸大致区域和尺寸的基础上,提出并实现了一种基于面部图像纹理分布特性和可变形模板的由粗到细的面部特征提取策略,旨在解决可变形模板对参数初值依赖性强和计算时间长的问题.该策略首先利用眼睛区域的谷特性和频率特性定位两个虹膜中心点位置,然后用积分投影确定唇部和鼻子区域的位置,在此基础上进行关键特征点的检测,从而可以得到预定义特征模板参数的良好初值,最后基于贪心算法的多阶段轮换优化算法来搜索一个极小点 相似文献
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基于模板匹配的人脸图像特征提取 总被引:16,自引:2,他引:14
提出了一种利用模板匹配与遗传算法的人脸图像特征提取的方法,利用该方法可以完成人脸图像的眼睛和嘴的特征提取。在定义表征人脸突出特征的眼睛模板和嘴部模板及其全局能量函数的基础上,采用遗传算法实现了能量函数的全局最小化。实验结果证实了该方法有效的稳定,且具有较快的收敛速度。 相似文献
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本文考虑带旋转的人脸检测方法,提出了一种基于颜色空间以度模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间,然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域,最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明,该方法速度快.对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。 相似文献
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本文提出了一种提取人眼特征的方法。采用先瞳孔,后眼角,再眼睑的顺序分步提取眼睛特征点。利用人脸在近红外光下的红眼现象快速定位和跟踪瞳孔,然后在眼部的可信区域内同时利用眼白信息和角模板找到内外眼角,再使用已知的眼角点初始化可变形模板并跟踪眼睑。这样既能精确地提取人眼特征,又有效地减少了可变形模板匹配时间,提高能量函数收敛速度。实验证明本文提出的方法快速、有效,能为基于人眼状态检测的应用系统提供可靠的数据支持。 相似文献
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本文提出了一种提取人眼特征的方法 采用先瞳孔,后眼角,再眼睑的顺序分步提取眼睛特征点,利用人脸在近红外光下的红眼现象快速定位和跟踪瞳孔,然后在眼部的可信区域内同时利用眼白信息和角模板找到内外眼角,再使用已知的眼角点初始化可变形模板并跟踪眼睑。这样既能精确地提取人眼特征,又有效地减少了可变形模板匹配时间,提高能量函数收敛速度。实验证明本文提出的方法快速、有效,能为基于人眼状态检测的应用系统提供可靠的数据支持。 相似文献
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考虑带姿势旋转的人脸的特征点检测问题,提出了一种基于谷算子得到眼睛的候选区域,用Gabor滤波和方差投影构造模糊模板检测出眼睛的位置,并利用二值图像数学形态学与投影的方法得到有姿势旋转的人脸特征点检测的算法。该算法利用软数学形态学构造了一种新的谷算子,用一种新的局域区域取二值化的方法对图像进行二值分割,提出了通过谷算子运算得到人脸谷极点的方法,减少了一些不稳定点的影响。实验表明,该算法具有很高的精度和很强的鲁棒性。 相似文献
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人脸面部特征提取是自动视觉翻译和人脸识别中的最关键的技术之一。本文对活动轮廓模型理论的基本原理、方法和技术等作了有益的探索和尝试,并在此基础上,提出了提取人脸面部特征的系列算法,特征是精确的轮廓描述而非简单的数字表达,实验中,我们用动态模板方法提取眼睛轮廓,用活动轮廓方法提取眉毛形状,结果证明,该方法具有较强的鲁棒性和自适应性。 相似文献
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脸部网络模型的建立是基于模型的人脸合成技术的关键步骤。提出了一种结合自动和交互方式,利用正交图象的三维人脸模型调整算法,首先利用区域增长法和矩形模板匹配确定正面图象中人脸及各特征区域的位置,利用变形模板自动提取人脸完整特征;然后交互地修正人脸特点的准确正面位置,并从侧面图象提取特征点的深度;最后算法自动确定脸部姿态和利用反向距离内插调整模型非特征点,获得输和人脸模型。实验结果表明,该算法简便实用,费时较少,具有一定的实用价值。 相似文献
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摘 要:针对智能配镜中三维面部特征点提取算法复杂度较高的问题,提出一种将三维点 云转换为映射图像定位特征点的方法。采用 Voronoi 方法计算面部三角网格各顶点处的高斯曲 率、平均曲率。选取鼻尖、眼角等曲率特征明显的区域估计面部点云姿态。根据曲率旋转不变 性,使用初选的点云方向向量简化旋转矩阵的计算,使面部点云正面朝向视点。将点云映射转 换为图像,三维网格模型中三角面片一对一映射到图像中的三角形。搭建卷积神经网络,使用 Texas 3DFRD 数据集进行模型训练。进行人脸对齐,预测所得各面部特征点分别限制在图像某 三角形中。根据图像中三角形映射查找三维网格模型中对应三角面片,通过三角面片顶点坐标 计算配镜所需的面部特征点位置坐标,实现配镜特征参数的提取。 相似文献
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机器人系统中人脸特征提取技术的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
该文描述了在智能机器人系统中人脸特征提取技术的研究与实现,提出了一种新的并且在机器人系统中实现的人脸特征提取方法,该方法首先利用基于Adaboost的人脸检测算法对采集到的原始图像进行人脸检测,从而得到人脸图像;然后让人脸图像通过一个空间掩模滤波器,去除图像中明显非人脸特征的区域,再经过二值化后得到二值化图像;将二值化图像与一个矩形模板相卷积,得到卷积值与模板索引数的二维曲线图,在二维曲线图中,最高的两个峰就分别对应了眼睛和眉毛,再根据人脸特征几何分布关系判断出眼睛,眉毛和嘴,从而得到最终的人脸特征.该方法检测率高,计算量小,实时性很强,满足了机器人系统中资源有限的约束条件. 相似文献
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基于可变模板和支持向量机的人体检测 总被引:1,自引:0,他引:1
随着图像处理技术和模式识别技术的发展,人体检测在监控系统、驾驶员辅助系统、图像索引等领域已得到广泛应用。针对静态图像中站姿人体检测问题,提出了一种新的特征选取方法,并应用可变模板和支持向量机相结实现对图像中的人体检测和定位。通过对图像进行轮廓提取和网格划分,选择水平方向和垂直方向上的特征组成图像的特征向量,然后使用搜集到的样本特征向量对模型进行训练,用可变模板搜索待检测图像,根据检测区域的特征和训练好的模型对图像进行分类。实验结果表明,该方法可以快速准确地检测出多种背景图像中的站姿人体,正确分类率达92%以上。 相似文献
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基于动态模板匹配的人脸面部特征提取的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据动态模板匹配理论,提出了提取人脸部特征的系列算法,特是精确的轮廓描述而非简单的数字表达。实验证明,该方法具有 的鲁棒性和自适应性。 相似文献
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基于模板匹配和遗传算法的人眼定位 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种利用模板匹配与遗传算法相结合的人眼定位算法.根据人脸几何特征将人脸分为几个特征区域(眼睛、鼻子、嘴巴),在找到人眼区域后根据人眼几何特征,建立人眼特征模板及其能量函数,通过改变模型参数用遗传算法实现能量函数的全局最小化,使能量函数最小的模型参数即可描述人眼的特征,从而实现人脸特征的有效定位.同时还讨论了不同的能量函数在人眼定位过程中的地位和作用.可避免在能量函数寻优过程中的局部最小化的出现,较准确较快捷的确定人脸主要特征的位置. 相似文献