一种基于几何特征的斜视人脸图象特征恢复方法

利用人脸图象的轮廓特征，对斜视人脸图象恢复出识别中需要的几个基本正面几何特征、实验结果表明该方法获得较好的效果。     

基于肤色和几何特性的人脸特征区域定位方法

首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选区域保留下来作为人脸特征区域。后续的特征提取可以在这些人脸特征区域中完成。一般的人脸特征提取方法都可以将该方法作为提高效率的预处理操作。实验证明，该方法具有高效率、低计算量的特点，并且受人脸表情、图像角度和背景的影响较小。     

人脸的民族特征抽取及其识别

人脸的民族特征是人脸信息描述的重要特征之一.首先构建了中国多民族人脸数据库,利用人脸识别技术提取民族面部特征和民族识别.在特征抽取方法中,采集人脸中的代数特征和几何特征,采用LDA(线性判别分析)算法提取人脸图像的代数特征.还构建了能够抽取人脸几何特征的弹性模板,并利用Gabor小波进行特征点定位.实验采用KNN和C5.0分别学习训练集中的代数特征和几何特征,并对测试集进行预测分类.实验结果表明,利用代数特征方法和几何特征方法对藏族、维吾尔族、壮族3个民族的平均识别准确率分别达到79%和90.95%.     

基于遗传算法的有效人脸检测法

提出一种基于遗传算法的人脸检测方法，利用面部特征的国 信息和灰度分布的特点，设计了一种简单有效的几何模板和灰度分布模板来描述人脸；提出一种具有较强局部搜索能力的遗传算法，并利用它对输入的图像在不同尺度上同时搜索人脸区域。实验表明，该算法在正确率和速度两方面都取得了较满意的结果。     

基于链码的人脸表情几何特征提取

已有人脸表情特征提取算法的表情识别率较低.为此,提出一种基于链码的人脸表情几何特征提取算法.以主动形状模型特征点定位为基础,对面部目标上定位的特征点位置进行循环链码编码,以提取出人脸表情几何特征.实验结果表明,相比经典的LBP表情特征鉴别方法,该算法的识别率提高约10％.     

基于改进几何特征的三维人脸识别方法

研究人脸识别问题,当人脸的表情发生很大变化时,提取的三维几何特征会发生较大变化,造成识别准确度很低,影响识别效果.为解决上述问题,提出了一种改进几何特征的三维人脸识别方法.通过求出人脸几何特征差异的关联程度,计算哪种三维几何特征变化与识别结果是无关的,哪种与识别结果足关联的,解决了人脸表情变化时的准确三维识别问题进行仿真.结果表明,改进方法实现识别高效,可使得三维人脸识别的准确度大大的提高,为设计提供了支持.     

基于几何特征的人脸正面图像特征提取

本文提出了一种基于几何特征的人脸正面图像特征提取方法.该方法简单、有效、运算量较小,适合移植到嵌入式系统中.     

基于AdaBoost的人脸特征挑选与特征融合算法研究

针对人脸识别中的特征挑选和特征融合问题进行研究。结合已有的基于AdaBoost的人脸特征挑选方法,挑选出最具分类能力的特征,并将挑选出的多类人脸特征在特征层进行融合,得到一个统一的人脸特征用于模式分类。通过在FERET人脸库上的实验表明,其识别方法具有良好的识别效果。     

基于皮肤纹理特征的高分辨率人脸图像识别

提出一种基于皮肤纹理特征的高分辨人脸图像识别算法。通过人脸轮廓提取人脸的皮肤纹理特征点,利用Gabor滤波器提取人脸关键区域的皮肤纹理特征,根据纹理区域相关性进行特征匹配。在FRGC v2.0数据库上的实验结果表明,当认假率为0.1%时,该算法的认证率可达97.8%,且使用高分辨率人脸图像可提高人脸识别的性能。     

基于纹理分布和变形模板的面部特征提取

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     

人脸特征自适应选取技术

如何选取并提取稳定可靠的人脸特征是人脸识别技术中迫切需要解决的问题，文中在对现有特征提取方法的优缺点进行详细分析的基础上，提出人脸特征自适应选取算法框架，详细论述了如何建立并提取人脸特征自适应选取的准则，该算法在100多幅人脸图像实验中效果理想。     

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。     

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.     

Gabor频率对人脸特征定位的影响研究

中心频率位于高频段的Gabor滤波器具有较小的窗口,描述图像的局部特征,满足特征点表示的独立性要求;图像的高频信息随位置的不同有显著的变化。所以,在利用Gabor小波变换系数对人脸图像的特征点进行定位时,图像的高频信息更有利于特征点的定位。本文研究了不同频率的Gabor及其组合对特征点定位的影响,通过分析和试验得到了有利于人脸特征定位的Gabor频率组合。     

基于先验模板的人脸面部特征提取的研究

提出了一种全新的人脸脸部轮廓提取算法,即运用先验模板及交替补偿机制的方法提取脸部轮廓,实验证明,文中提出的特征提取算法高效且鲁棒性能好。     

基于特征区域自动分割的人脸表情识别?

针对目前三维人脸表情区域分割方法复杂、费时问题,提出一种人脸表情区域自动分割方法,通过投影、曲率计算的方法检测人脸的部分特征点,以上述特征点为基础进行人脸表情区域的自动分割。为得到更加丰富的表情特征,结合人脸表情识别编码规则对提取到的特征矩阵进行扩充,利用分类器进行人脸表情的识别。通过对三维人脸表情数据库部分样本的识别结果表明,该方法可以取得较高的识别率。     

面部表情特征抽取的研究进展

面部表情特征抽取的针对性和鲁棒性在计算机辅助面部表情自动分析系统中具有举足轻重的作用。论文从五个方面综述了近年来面部表情特征抽取的研究进展并力争从理论上对各种方法进行分析和比较。最后讨论了进一步提高面部表情特征抽取可靠性的几个重要方面,进而展望了面部表情特征抽取技术的发展方向。     

基于卷积神经网络特征图聚类的人脸表情识别

针对卷积层存在的特征冗余问题,提出了一种基于卷积神经网络的特征图聚类方法。首先通过预训练网络参数提取网络最后一层卷积层的特征图,然后对特征图进行聚类操作,取聚类中心构成新的特征图集合,以聚类后的特征图集作为数据集训练分类器。将有监督的深度学习方法与传统的机器学习方法相结合,使用特征图聚类进行特征去冗余让网络学习到更有效的特征。去冗余后的特征使用神经网络分类器在fer2013测试集上达到了71.67%准确率,在CK+测试集上达到86.98%准确率,证明了该人脸表情识别方法的有效性。     

从几何实体重建设计特征模型

根据几何元素间的典型关系，提出多种将面邻接属性图分解为更小的子图的方法，如利用内环、夹在几个邻接面之间的环等来分解面邻接属性图．为提高识别的速度和稳定性，依次采用如下步骤：提取可识别的简单特征；根据序列的规则来区别未识别的子图并识别出复杂特征；最后用ACIS5．0中REM模块相应的函数检验所识别的特征．文中算法的有效性用NIST零件库中的标准测试零件予以验证．