射影不变性在旋转对称形状描述中的一种应用

旋转对称性是计算机视觉形状分析中的一类重要结构属性。自动检测该类目标的旋转特性以及提取目标的旋转中心（轴）,是描述和分析旋转对称目标的关键步骤。旋转对称的形状经过透视成像后,其成像特点不再具有对称性甚至扭对称性,但对称的结构单元之间仍然存在内在的对应不变特性。该文以简单连通的平面多边形目标为研究模型,利用射影几何中的交比不变量定义了目标轮廓上关键点的结构参数和结构参数的相似性度量,用于自动检验目标上的旋转对称点对;并利用正多边形顶点与形心的关系约束形成射影不变性,用来自动检测目标的旋转中心。实验结果验证了方法的有效性。     

基于半监督回归学习的人脸几何美丽分数

基于人脸美学的迅速发展,对人脸的几何特征定义、几何特征规范化以及几何特征对判断人脸美与否的贡献进行研究。首先定义人脸几何美丽分数函数,然后将流形学习与半监督学习相结合,用流形上的半监督回归方法学习人脸几何美丽分数。为了突出几何特征,还验证了人脸表情与几何美丽分数之间的关系。与K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、C4.5决策树分类方法相比,通过实验验证,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于肤色和几何关系的人眼快速定位方法

人眼检测是人脸检测与识别、驾驶员行为分析或MPEG4压缩中的关键技术,为了提高处理速度和检测结果的鲁棒性,提出了一种基于肤色检测和几何特征人眼快速定位方法;通过比较,选用YIQ空间和KL变换联合的方法检测肤色区域,然后运用面积阈值检测出备选人脸区域,并在备选人脸区域中通过灰度特征确定人脸特征区域的位置,并根据人眼的几何位置关系检测出其大致位置;通过对称性和相似性校验所得位置是否为真正的人眼位置,最后运用Hough变换确定人眼瞳孔中心的精确位置;试验表明,该方法操作简单,速度较快,能满足实时处理的要求,对不同的光照条件、姿态以及干扰背景具有较强的适应性。     

证件照片的一种混合人脸识别方法

在仔细分析证件照片中人脸特点的基础上，提出了一种把人脸的几何特征矢量匹配和人脸的分块加权匹配相结合的思想。该方法针对一般人脸识别方法不能有效消除人脸表情影响的特点，首先对人脸进行快速准确的眼睛定位、图像控正以及标准化处理，然后一方面抽取能够避免人脸表情影响的几何特征向量，另一方面对标准人脸进行分块加权匹配，最后进行综合识别。对JAFFE人脸库的试验结果表明，该方法识别准确率高，能够有效地消除人脸表情在识别中的影响，结果令人满意。     

3D通用人脸模型的自适应算法及应用

利用3D人脸建模的方法进行人脸识别有效地克服了2D人脸识别系统中识别率易受光照、姿态、表情影响的缺陷。文章采用一种依据人脸图像对3D通用人脸模型进行自适应调整的有效算法,构造出特定的人脸模型并运用于人脸识别中。通过比较从人脸图像中估算出的特征点与通用人脸模型在图像平面上的投影点之间的关系,对3D通用人脸模型进行全局和局部调整,以适应人脸中眼、口、鼻的个性化特征。最后以一个实例说明了此算法的应用。     

一种消除图像射影失真的实用方法

本文介绍一种实用的消除图像射影失真的方法.首先,从射影几何的角度出发,介绍了2D射影矩阵,给出求解该矩阵的求精算法;其次,在已知2D射影矩阵的情况下,介绍了消除射影失真,恢复物体真实几何形状的方法;最后,利用上述方法对真实图像进行了恢复实验.这种方法不需要事先标定摄像机,经实验表明,处理简单,效果理想 ,实用性强,可以应用于测量、公安等各个领域.     

基于肤色和器官定位的实时人脸检测

基于肤色和器官的人脸检测是视觉监控领域中广泛应用的经典方法,但是辨别每个肤色像素和提取候选区域非常耗时且对噪声敏感,很多时候不能满足实时人脸检测的需要。通过引入肤色单元的概念,提高了该方法的快速性和鲁棒性,最终将其应用于实时视频序列中。首先,采用单元化的方法进行肤色分割,提取出人的肤色部分;接着,根据人脸长宽比例的范围,确定出候选人脸;然后,再对候选人脸区域分别进行眼睛和嘴巴的定位;对眼睛和嘴巴定位之后,我们可以利用眼睛和嘴巴呈倒三角关系的几何特征反过来进行人脸的精确定位。实验结果表明,该方法的识别率较高,并能满足实时视频人脸检测的快速性要求。     

UV空间中的人脸颜色纹理和几何细节协同补全

当图像中的人脸存在较大角度的偏转时,由于自身遮挡,单幅图像3D人脸重建方法较难获取整张人脸的纹理和几何细节.考虑人脸纹理特征分布和几何细节的特征分布的双向关联特性,提出一种统一框架下的协同补全模型TDGAN.首先,将颜色纹理和几何细节映射到同一UV空间;然后,通过统一的生成对抗网络协同补全纹理与几何,并对这2部分信息分别设计全局与局部判别器,以实现纹理和几何的全局与局部一致性;最后,为了充分利用颜色纹理和几何细节共有特征,增加了一个纹理-几何一致性约束网络,从而得到高完整度和高一致性的颜色纹理与几何细节UV图.在当前最大3D人脸数据集FaceScape的实验表明,TDGAN比独立的UV空间补全方法能得到更高质量的补全结果.     

一种消除图像射影失真的实用方法

本文介绍一种实用的消除图像射影失真的方法。首先,从射影几何的角度出发,介绍了2D射影矩阵,给出求解该矩阵的求精算法;其次,在已知2D射影矩阵的情况下,介绍了消除射影失真,恢复物体真实几何形状的方法;最后,利用上述方法对真实图像进行了恢复实验。这种方法不需要事先标定摄像机,经实验表明,处理简单,效果理想,实用性强,可以应用于测量、公安等各个领域。     

复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位

人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行定位,该算法定位效率高,并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。     

Three-dimensional face recognition in the presence of facial expressions: an annotated deformable model approach

In this paper, we present the computational tools and a hardware prototype for 3D face recognition. Full automation is provided through the use of advanced multistage alignment algorithms, resilience to facial expressions by employing a deformable model framework, and invariance to 3D capture devices through suitable preprocessing steps. In addition, scalability in both time and space is achieved by converting 3D facial scans into compact metadata. We present our results on the largest known, and now publicly available, face recognition grand challenge 3D facial database consisting of several thousand scans. To the best of our knowledge, this is the highest performance reported on the FRGC v2 database for the 3D modality     

基于三维不变矩的三维人脸特征分析技术

本文针对人脸三维结构特性的描述问题,提出基于3D-Zernike的三维人脸特征提取方法.3D-Zernike描述子可以充分反映出目标的三维空间结构,具有平移,尺度,旋转不变性.文中利用3D-Zernike特征针对真实人脸三维数据进行分析和比较,实验验证了特征的有效性.     

智能配镜三维特征参数提取方法研究

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。     

基于特征分块的三维人脸重建和识别

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷,提出一种基于特征分块的三维人脸重建算法,并将此算法应用到三维人脸识别中,实现了基于特征分块的加权三维人脸识别。首先,利用基于平面模板的非均匀重采样法对原始数据进行归一化;其次,采用主动形状模型(ASM)算法对三维人脸和二维人脸图像进行特征定位和特征分块;然后,利用基于分块主元分析(PCA)的稀疏形变模型算法实现每个人脸分块的三维重建;最后,实现了此算法在三维人脸识别中的应用。实验表明,此重建算法具有较高的精度和重建效率,还可以达到全局最优,并且可以提高三维人脸的识别率。     

Pose-Robust Facial Expression Recognition Using View-Based 2D $+$ 3D AAM

This paper proposes a pose-robust face tracking and facial expression recognition method using a view-based 2D 3D active appearance model (AAM) that extends the 2D 3D AAM to the view-based approach, where one independent face model is used for a specific view and an appropriate face model is selected for the input face image. Our extension has been conducted in many aspects. First, we use principal component analysis with missing data to construct the 2D 3D AAM due to the missing data in the posed face images. Second, we develop an effective model selection method that directly uses the estimated pose angle from the 2D 3D AAM, which makes face tracking pose-robust and feature extraction for facial expression recognition accurate. Third, we propose a double-layered generalized discriminant analysis (GDA) for facial expression recognition. Experimental results show the following: 1) The face tracking by the view-based 2D 3D AAM, which uses multiple face models with one face model per each view, is more robust to pose change than that by an integrated 2D 3D AAM, which uses an integrated face model for all three views; 2) the double-layered GDA extracts good features for facial expression recognition; and 3) the view-based 2D 3D AAM outperforms other existing models at pose-varying facial expression recognition.     

深度学习人脸特征点自动定位综述

人脸特征点定位是根据输入的人脸数据自动定位出预先按人脸生理特征定义的眼角、鼻尖、嘴角和脸部轮廓等面部关键特征点,在人脸识别和分析等系统中起着至关重要的作用。本文对基于深度学习的人脸特征点自动定位进行综述,阐释了人脸特征点自动定位的含义,归纳了目前常用的人脸公开数据集,系统阐述了针对2维和3维数据特征点的自动定位方法,总结了各方法的研究现状及其应用,分析了当前人脸特征点自动定位技术在深度学习应用中的现状、存在问题及发展趋势。在公开的2维和3维人脸数据集上对不同方法进行了比较。通过研究可以看出,基于深度学习的2维人脸特征点的自动定位方法研究相对比较深入,而3维人脸特征点定位方法的研究在模型表示、处理方法和样本数量上都存在挑战。未来基于深度学习的3维人脸特征点定位方法将成为研究趋势。     

一种自动鲁棒的三维人脸重建方法

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。     

多信息融合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法

针对三维人脸模型面部五官标志点定位对姿态变化非常敏感的问题,提出了一种基于多信息融合的多姿态三维人脸五官标志点定位方法.首先对二维人脸纹理图像采用仿射不变的Affine- SIFT方法进行特征点检测,再利用映射关系将其投影到三维空间,并采用局部邻域曲率变化最大规则和迭代约束优化相结合的方法对面部五官标志点进行精确定位.在FRGC2.0和自建NPU3D数据库的实验结果表明,文中方法无需对姿态和三维数据的格式进行预先估计和定义,算法复杂度低,同时对人脸模型的姿态有着较强的鲁棒性,与现有五官标志点定位方法相比,有着更高的定位精度.     

3DMM与GAN结合的实时人脸表情迁移方法

快速实时生成表情逼真、姿态自然的虚拟人脸一直是较为有挑战性的研究。提出一种基于3DMM与GAN结合的实时人脸表情迁移方法。通过目标人脸的一段表演视频,将表演人员与目标人脸关键点建立映射关系,使用二维RGB摄像头实时跟踪表演人脸关键点并利用GAN生成目标虚拟人脸特征点,进一步估计人脸姿态。利用3DMM构成二维到三维人脸模型的重建,实时渲染出当前姿态的二维人脸表情,再将表演人脸表情与目标人脸表情进行融合,生成表情逼真的目标人脸。对比实验表明,该方法能得到更为逼真的人脸表情,可以模仿出目标人脸真实的表情,同时也能够达到实时性,在创建逼真的视频方面实现了更大的灵活性。同时,提出一种针对人脸表情迁移仿真效果的验证方法可以客观评价仿真人脸的结果。