基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够，导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题，提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先，通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进，以提高三维人脸模型的表达能力；然后，基于人脸光滑性和图像相似性，在特征点和像素层面提出新的损失函数，并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型；最后，通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明，对于三维人脸重建任务，所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差；对于密集人脸对齐任务，所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比，所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片，该网络模型的重建准确，鲁棒性好，且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。     

基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够,导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题,提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先,通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进,以提高三维人脸模型的表达能力;然后,基于人脸光滑性和图像相似性,在特征点和像素层面提出新的损失函数,并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型;最后,通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明,对于三维人脸重建任务,所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差;对于密集人脸对齐任务,所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比,所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片,该网络模型的重建准确,鲁棒性好,且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。     

ASM及其改进的人脸面部特征定位算法

为了提高主动形状模型(ASM)算法的性能,提出一种改进的ASM算法.首先,精确定位出瞳孔的位置用作平均形状模型的初始化;其次,采用全局形状模型、面部显著特征区域成分形状模型以及人脸面部的相似性构形相结合的办法来共同约束特征点的定位结果;最后,特征点周围采用Log-Gabor小波系数进行描述,并建立局部纹理模型,提高了算法对光照和噪声的鲁棒性.实验结果表明,与传统的ASM算法相比,该算法特征点定位精确度有显著的提高.     

一种基于改进的ASM的人脸特征点定位方法

主动形状模型(ASM)在对目标点的搜索过程中,只采用了训练图像中标定点两侧法线方向的profile邻域内像素点的灰度信息,且对这些点等同视之;搜索时也只限于目标图像标定点两侧法线方向上的若干个像素,范围过于简单。考虑到彩色人脸图像的普及及其携带的丰富的信息,首先在RGB空间分三通道分别进行处理,其次对profile邻域内像素点赋予不同的权重,建立加权的局部灰度模型,最后把搜索空间拓展到包括传统法线和与之相互平行的相邻的两条法线上的像素点集上。仿真实验表明,以上3方面的改进大大提高了ASM方法对人脸特征点的定位精度,精度提高16.5%,是一种可行的改进方法。     

图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法

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.     

改进的ASM方法在人脸定位中的应用

在传统ASM模型的基础上，采用以轮廓点为中心的矩形区域的DCT系数进行轮廓匹配，提出了一种改进算法。该方法充分利用了轮廓点附近的二维纹理信息，改善了ASM方法采用轮廓点附近一维灰度信息导致模型匹配精度不高的问题。DCT 具有良好的去相关性能和能量集中性能，仅采取3.52%的DCT系数却平均保留了图像95%的能量，并采用八方向搜索最佳轮廓点，提高了定位速度。实验证明该方法非常有效。     

基于形状参数回归的人脸对齐算法*

针对传统人脸对齐算法效率较低等问题,提出基于形状参数回归的人脸对齐算法.首先,采用人脸形状空间约束人脸,以低维形状参数刻画人脸形状.然后,在二级形状参数回归算法框架下,结合明确形状特征索引方法和多重随机特征选择方法,学习一系列形状参数回归量,最终刻画对齐的人脸形状.文中算法减少数据存储量,提高人脸对齐速度,在复杂人脸数据库上取得较好效果.此外,该算法能直接应用于手机、平板电脑等低端设备上.     

改进的用于人脸面部特征定位的ASM方法

主动形状建模是面部特征定位和人脸识别等模式识别领域中常用的一种方法.然而,由于受到初始情况、光照等诸多因素的影响,主动形状建模经常会陷入最优化过程中的局部最小问题,从而导致其性能下降.文章在传统主动形状模型基础上,提出了一种改进的ASM算法.首先,利用Adaboost初始定位面部的显著特征区域以便在后续的搜索中进行位置的约束;其次,将原始ASM方法中的关键点的1D纹理模型改进为基于核概率密度估计模型的2D纹理模型;最后,在局部灰度模型中加入了边缘约束,使边缘信息较强的点有更大的可能成为最佳候选点.该方法可以有效地解决上述局部最小问题,并且更好地捕捉局部点的特征信息,从而更精确地进行面部特征定位.实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高,可为后续的人脸识别打下良好的配准基础.     

基于ASM和K近邻算法的人脸脸型分类

针对人脸特征分类问题,提出一种基于主动形状模型(ASM)和K近邻算法的人脸脸型分类方法。将Hausdorff距离作为K近邻算法的距离函数,利用ASM算法提取待测图像的特征点,对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的Hausdorff距离,根据该距离值,通过K近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明,该方法分类正确率高、速度快、易于实现。     

一种基于贝叶斯切线模型的人脸对齐算法

论述一种新的人脸对齐的算法——改进的贝叶斯切线模型。该算法从形状参数中分离出姿态参数和身份属性参数,对这2个参数分别处理,通过引入曲率半径作为该特征点搜索的像素个数实现动态搜索。实验表明,该算法可以弥补BTSM不能很好处理多姿态的人脸图像对齐的缺陷,提高搜索精度,减少搜索时间。     

基于三维变换形状搜索的ASM人脸特征点定位

通过三维变换的特征点搜索方法对二维人脸图像进行形状搜索,形状搜索以人脸的标准三维模型为基础,将二维坐标三维化;通过三维变换、投影等过程迭代搜索逼近目标形状,最后得到三维变换的10个姿态参数。测试结果表明：在对非活动形状模型(ASM)训练集中的多姿态人脸进行形状搜索时,三维变换方法具有更好的逼近效果。较好地模拟了人脸姿态的实际变化,有效地解决了ASM人脸偏转的非线性问题。     

改进的用于ASM的归一化方法

对主动形状模型（ASM）中用于人脸点分布模型归一化的方法进行了研究,以几何变换为基础,提出了一种改进的人脸点分布模型的归一化方法。这种方法充分利用了人脸的几何特征,因此能够更好地消除人脸点分布模型的“非形状”因素,而且该方法无需迭代,可以一次性将所有模型归一化,因此比原方法节省了运算时间,而且能基本保持原有的精度。通过在ORL人脸数据库上的实验,很好地验证了上述论断的正确性。     

基于ASM和线段Hausdorff距离的人脸识别

主动形状模型（ASM）是人脸特征定位的有效方法。针对ASM的不足,从初始定位、建模方法和搜索策略等三个方面进行了改进,提出了基于模块化ASM(MASM)的定位方法。实验结果表明,改进后的方法在定位准确度上有了较大提高。此外,利用模块化ASM定位得到的人脸轮廓及各器官的形状特征,采用线段Hausdorff距离(LHD)作为相似性测度,在CVL人脸数据库上进行人脸识别,获得了较好的识别效果。     

基于改进的ASM方法的人脸特征点检测

针对传统的Active Shape Model（ASM）方法的缺陷与不足,提出了几点改进的方法。传统的ASM方法利用人脸检测提供的初始位置进行特征搜索;在改进算法中,利用了瞳孔定位的方法进行初始化,并采取了边缘约束,自适应步长等改进方法,有效地改善了ASM方法的性能。实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高。     

全自动实时人脸图像变形技术研究与实现

提出了一种新的人脸图像变形方法——自适应网格方法(AMM)。该方法可以全自动产生实时的人脸变形效果。ASM(主动形状模型)技术的使用消除了其他人脸变形算法中所必须的手工标定人脸关键点工作;提出一种将人脸矩形区域自动划分成数个特征矩形的方法,使得复杂的图像变形计算被化简为简单高效的图像插值计算。该工作有助于将人脸变形技术运用于桌面实时应用中。     

一种改进主动形状模型的研究

主动形状模型（Active Shape Model,ASM）是一种较为流行的用于特征定位的统计学形状模型,主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位。在传统主动形状模型基础上,研究了一种构建局部纹理模型的新方法。该模型充分利用特征点之间的联系,构建加权模型。在ORL人脸数据库、JAFFE人脸数据库中进行特征定位实验,并进行了ASM性能分析。结果表明,改进ASM方法提高了搜索速度与特征点定位的精度。