基于统计模型与Gabor小波的人脸对齐

将基于Gabor小波的人脸特征点跟踪算法与基于统计模型的主动外观模型AAM人脸特征点定位方法结合起来,实现视频中人脸的自动对齐。先利用Gabor小波进行特征点跟踪,其结果作为AAM的初始形状。利用AAM的全局形状和纹理信息作为约束,对Gabor小波的局部跟踪错误进行校正。实验表明,该方法是有效的。     

条件主动外观模型下的人脸特征点跟踪

为了完成人脸关键特征点的精确定位跟踪,提出一种改进的基于反向合成匹配算法的条件主动外观模型匹配及其初始化算法.该算法假设已知正面人脸的关键特征点,首先通过建立散乱点对应与标定点对应之间的映射,根据给定的正面人脸标定点对任意姿态的侧面人脸进行自动初始标定,映射关系由核岭回归算法学习得到;将该标定点作为人脸跟踪算法的初始化点,然后利用条件主动外观模型反向合成匹配算法建立正面与任意姿态人脸的外观和形状模型,并对模型参数进行迭代优化;最后得到最优的任意姿态人脸的轮廓点,完成人脸跟踪.实验结果证明,与同类方法相比,该算法表现出了良好的性能,可在较短的计算时间内获得较高的定位精度.     

一种鲁棒高效的人脸特征点跟踪方法

人脸特征点跟踪能获取除粗略的人脸位置和运动轨迹以外的人脸部件的精确信息,对计算机视觉研究有重要作用.主动表象模型(Active appearance model, AAM)是描述人脸特征点位置的最有效的方法之一,但是其高维参数空间和梯度下降优化策略使得AAM对初始参数敏感,且易陷入局部极值. 因此,基于传统AAM的人脸特征点跟踪方法不能同时较好地解决大姿态、光照和表情的问题.本文在多视角AAM的框架下,提出一种结合随机森林和线性判别分析(Linear discriminate analysis, LDA)的实时姿态估计算法对跟踪的人脸进行姿态预估计和更新,从而有效地解决了视频人脸大姿态变化的问题.提出了一种改进的在线表象模型(Online appearance model, OAM)方法来评估跟踪的准确性,并自适应地通过增量主成分分析(Principle component analysis, PCA) 学习来更新AAM的纹理模型,极大地提高了跟踪的稳定性和模型应对光照和表情变化的能力.实验结果表明,本文算法在视频人脸特征点跟踪的准确性、鲁棒性和实时性方面都有良好的性能.     

基于人眼优先拟合的AAM人脸特征点跟踪

使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败.针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿态偏转模型中的参数进行实时更新,有效解决人脸姿态大幅度偏转问题.使用强跟踪卡尔曼滤波算法进行人眼跟踪,将所获取的当前人眼位置坐标与人脸姿态相结合优先对人眼进行特征点拟合,当人眼特征点拟合完成后再对剩余人脸部件特征点进行拟合,提高了人脸特征点跟踪的稳定性与实时性.最后通过实验表明算法在视频人脸特征点跟踪的准确性、实时性和鲁棒性方面具有良好的性能.     

基于特征组合的人脸跟踪方法

针对复杂背景下的彩色视频序列图像,提出一种基于多特征组合的人脸跟踪方法.该方法采用肤色特征与运动特征来描述视频序列图像中的人脸,分别构造特征似然作为区分人脸目标与背景的置信度,并利用粒子滤波框架原理,用组合的特征似然来表征粒子权重.该方法中提出的自肤色检测算法避免了光线与类肤色像素对肤色特征的影响.在跟踪过程中根据分类...     

关键人脸轮廓区域卡通风格化生成算法

针对人脸轮廓特征区域的局部化限定,结合关键特征点的提取和脸部邻近颜色区域的融合,并引入注意力机制,提出了一种基于CycleGAN的关键人脸轮廓区域卡通风格化生成算法,以此作为初始样本构建生成对抗网络(GAN)并获取自然融合的局部卡通风格化人脸图像.利用人脸轮廓及关键特征点进行提取,结合颜色特征信息限定关键人脸风格化区域...     

一种基于肤色和脸部特征的人脸跟踪算法

本文提出一种基于肤色和脸部特征的人脸跟踪算法,将视频序列帧分类为检测帧和跟踪帧,对于两种类型的帧图像作不同的检测.最终在人脸跟踪问题中最难解决的精确性与快速性中得到折衷.实验结果表明本算法可以准确实时地对视频序列中的人脸进行跟踪.     

基于概率图模型的人脸多特征跟踪

同时跟踪具有丰富表情的人脸多个特征是一个有挑战性的问题．提出了一个基于时空概率图模型的方法．在时间域上,使用几个相互独立的Condensation类型的粒子滤波器分别跟踪人脸的每个特征．粒子滤波对独立的视觉跟踪问题非常有效,但是多个独立的跟踪器忽视了人脸的空间约束和人脸特征间的自然相互联系;在空间域上,事先从人脸表情库中学习人脸特征轮廓的相互关系,使用贝叶斯推理一信任度传播算法来对人脸特征的轮廓位置进行求精．实验结果表明,文中算法可以在帧间运动较大的情况下,鲁棒地同时跟踪人脸多个特征．     

基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法

针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪。利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用LBP特征充分表征人脸并进行精确跟踪来定位人脸目标的最佳位置。与简单的Haar-Like特征相比,LBP可以构建更稳定的目标表观模型,并扩展原有的Haar-Like特征,使算法在不同环境干扰下更鲁棒,同时也提高了跟踪算法的精度。实验证明:改进后的人脸压缩跟踪算法比传统的算法性能更优越。     

基于人脸特征分析的卡通人脸动画系统

给出一个基于人脸特征分析的卡通人脸动画系统,其输入是一张二维真实人脸照片和一段文本,输出为具有娱乐效果的卡通人脸动画。该文采用基于人脸特征分析的卡通人脸肖像生成方法,在卡通肖像的基础上结合文本驱动产生卡通人脸动画。将系统移植到移动平台,在手机上生成卡通人脸动画。实验结果表明该系统在PDA上能产生较好的娱乐效果。     

一种基于特征的多目标跟踪算法

论文提出了一种基于特征的多目标跟踪算法。根据目标在相邻帧间运动具有连续性,并且包围窗口、灰度变化不大的特点,该算法改进了一种代价函数。在跟踪的匹配过程中,启动了卡尔曼滤波,预测目标匹配搜索区域。同时,使用目标链记录了目标最新的运动状态和特征值,保证了运动跟踪的连续性。     

一种基于分水岭和特征约束的细胞跟踪方法

针对传统细胞跟踪中细胞提取中噪声干扰导致的跟踪错误问题,提出一种分水岭和基于特征约束的细胞跟踪的方法。首先,利用分水岭检测算法实现预分割,然后根据提取的细胞特征对预分割的图像进一步提纯过滤噪声点,得到更加准确的细胞分割图像。分割好的图像,根据细胞的运动特性,针对惰性细胞,使用均值漂移算法进行跟踪,针对跳跃细胞,使用帧间差分法进行跟踪。最后,通过实验仿真验证提出的方法能够有效地实现细胞分割,并且能够针对特定的细胞实现跟踪。     

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。     

基于贝叶斯网络增强预测模型的人脸多特征跟踪

人脸多特征跟踪是当前计算机视觉中的一个难题，其中一个难点是需要尽可能准确地预测出下一帧中人脸多个特征轮廓的位置。提出了一个基于多重提示预测模型的跟踪算法，将基于二阶自回归过程的动力学模型的快速性特点与基于图模型(贝叶斯网络)动力学模型的准确性特点结合起来，得到融合的预测结果。多重提示的预测模型与观测模型可以方便地集成在卡尔曼滤波框架中。实验结果表明本文算法可以较准确地同时跟踪具有丰富表情的人脸多个特征。     

基于面部特征点的单幅图像人脸姿态估计方法

针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题,提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法.通过Adrian Bulat人脸特征点定位器和Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点,确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长,在指定Z轴旋转角度下,使用修正牛顿法通过模型的旋转...     

纹理约束下的人脸特征点跟踪

将Lucas-Kanade光流跟踪算法与人脸特征点定位的统计模型DAM(direct appearance model)在Bayesian框架下结合起来,提出了视频中人脸特征点定位与跟踪的一种混合模型方法.利用Lucas-Kanade算法预测人脸特征点的位置,充分利用了帧间的相关信息,提高了跟踪的速度.通过DAM中纹理对形状的约束,在提高跟踪精度的同时增强了整个算法的鲁棒性.实验表明,这种方法可以很好地适应人脸的多种运动,可用于人脸识别或3D人脸建模.     

基于Gabor小波的人脸特征点跟踪方法

文中提出一种跟踪人脸特征点的方法。使用一系列方向、频率、相位各不相同的Gabor小波,对测试序列第一帧中选定的人脸特征点进行小波变化,得到对应点的一组小波系数(Jets),并将其作为后续帧的跟踪依据。对含有各种表情的视频序列进行测试,试验结果显示该方法是有效的。