人脸表情的形变线性拟合方法

提出了用于人脸表情合成的形变线性拟合方法. 该方法利用人脸图像形变模型线性组合逼近的基本思想, 确定合成表情图像的形状信息和纹理信息, 其步骤简单, 容易实现. 该方法能有效地从中性表情人脸图像合成出具有表情的图像, 并且得到的人脸表情自然、逼真、具有说服力. 更为重要的是, 该方法能从闭着嘴的中性表情人脸图像合成出具有张开嘴露出牙齿效果的人脸表情图像, 克服了当前大多数人脸表情合成方法不能实现这一效果的不足.     

监控视频下的人脸图像质量分析技术

监控场景下人脸图像质量分析技术的研究具有重要意义. 由于监控视频采集到人脸模糊、头部角度不正、被其他物体遮挡等的低质量图像进入识别系统会造成识别准确率下降. 为了解决上述问题, 通过实验, 研究了监控场景下影响图像质量的两个重要因素: 人脸角度、图像清晰度. 设计了基于聚类的人脸图像质量分析算法, 提出了人脸图像质量分数的计算公式, 实验表明该技术能够有效过滤监控视频下采集到的低质量图像, 进而提高人脸识别系统的准确率.     

视觉身份隐私保护：人脸匿名化研究方法

随着深度学习的广泛应用，身份伪造技术的发展越来越迅猛.各种伪造的图像和视频在社交媒体平台上的传播直接影响了公共隐私安全，人脸身份隐私保护已成为当前研究热点.本文从基于图像和视频两个方面的匿名化方法阐述和归纳了人脸隐私保护研究现状，并将人脸图像匿名化方法从图像语义修改、图像语义保持、视觉可恢复以及深度学习过程中的人脸隐私保护四个方面进行分类，将人脸视频匿名化方法从聚焦面部区域隐私的视频匿名化方法和面向生物特征隐私的视频匿名化方法两个方面进行分类.在此基础上，本文进一步介绍目前广泛使用的数据集及匿名算法评价标准，分析现有人脸匿名技术生成人脸图像的可靠性和实用性，并对此领域的未来研究进行了展望.     

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.     

基于网格变形的从图像重建三维人脸

从图像重建高质量三维人脸一直是计算机视觉和图形学的一个重要研究问题.不同于传统的基于立体匹配的窄基线多视几何和数据驱动的人脸形变方法,提出一种结合网格变形技术和立体视觉原理的、从图像重建高质量三维人脸模型方法.给定从不同视角拍摄的几幅人脸图像,基于健壮图像特征获得可靠的相机外部参数和稀疏三维点;在此基础上,提出一种结合几何细节保持和图像一致性约束的三维人脸变形算法重建三维人脸,通过对人脸模板的网格变形,使得变形人脸在多幅图像中的可见投影具有一致性的图像颜色强度.基于模板的人脸变形可以有效地解决三维模型成像中的遮挡问题,采用健壮估计法消除噪声、离群点和光照对目标函数收敛性的影响,对目标函数的多次非线性优化求解进一步改进了人脸重建的质量.采用合成人脸图像和真实人脸图像重建三维人脸的实验结果表明,文中算法可以从几幅宽基线图像重建高质量的三维人脸模型.     

基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

基于CNN的监控视频中人脸图像质量评估

在公共安全领域,监控视频中的人脸识别技术是不可或缺的技术,成为研究热点.而监控视频中低质量的人脸图像会大大降低整个人脸识别系统的识别准确率,系统难以更广泛地被投入实际使用.本文提出了一种基于CNN的人脸图像质量评估方法.通过对Alexnet模型进行改进,将网络中的多个卷积层与全连接层连接,从而提取不同尺度的图像特征.通过端到端的训练过程,预测人脸图像质量分数.另外,采用人脸识别算法来标定人脸图像的质量分数,使质量分数能更有效地筛选出适合识别算法的图像.在Color FERET数据集上实验表明,本文方法能够准确地对人脸图像进行质量评估.而在实际采集的监控视频数据集上实验表明,本文方法能筛选出高质量的人脸图像用作后续人脸识别,提高人脸识别准确率.     

正面人脸图像合成方法综述

随着多视角人脸识别技术需求的不断增长,正面人脸图像合成成了热门的研究课题.然而,从侧面人脸图像准确地合成出正面人脸是一个典型的逆向问题,具有较大的挑战性.对目前正脸图像合成方法进行了系统总结,介绍了几种典型的合成策略,并对这些方法按原理分成了基于图形学的方法和基于统计学习的方法两类分别进行研究.此外,还从算法复杂性、鲁棒性,以及图像合成效果等方面对现有正面人脸图像合成算法进行了对比研究,给出了未来可能的研究方向.     

人脸亲子关系验证研究综述EI北大核心CSCD

人脸亲子关系验证即通过给定的不同人的两幅人脸图像判断其是否具有亲子关系,是计算机视觉和机器学习领域中一个重要的研究问题,在丢失儿童寻找、社会媒体分析、图像自动标注等领域具有广泛的应用价值.随着人脸亲子关系验证问题受到越来越多的关注,其在多个方面都得到了相应的发展,本文对人脸亲子关系验证方法做了综述整理.首先,简要介绍了人脸亲子关系验证在近十年的研究现状,随后对问题进行了定义并讨论其面临的挑战.接下来,汇总了常用的亲子数据库,对数据库属性做了详细的总结和对比.然后,对人脸亲子关系验证方法进行了分类总结、对比,以及不同方法的性能表现.最后,展望了人脸亲子关系验证今后可能的研究方向.     

人脸伪造及检测技术综述

人脸伪造技术的恶意使用,不仅损害公民的肖像权和名誉权,而且会危害国家政治和经济安全。因此,针对伪造人脸图像和视频的检测技术研究具有重要的现实意义和实践价值。本文在总结人脸伪造和伪造人脸检测的关键技术与研究进展的基础上,分析现有伪造和检测技术的局限。在人脸伪造方面,主要包括利用生成对抗技术的全新人脸生成技术和基于现有人脸的人脸编辑技术,介绍生成对抗网络在人脸图像生成的发展进程,重点介绍人脸编辑技术中的人脸交换技术和人脸重现技术,从网络结构、通用性和生成效果真实性等角度对现有的研究进展进行深入阐述。在伪造人脸检测方面,根据媒体载体的差异,分为伪造人脸图像检测和伪造人脸视频检测,首先介绍利用统计分布差异、拼接残留痕迹和局部瑕疵等特征的伪造人脸图像检测技术,然后根据提取伪造特征的差异,将伪造人脸视频检测技术分为基于帧间信息、帧内信息和生理信号的伪造视频检测技术,并从特征提取方式、网络结构设计特点和使用场景类型等方面进行详细阐述。最后,分析了当前人脸伪造技术和伪造人脸检测技术的不足,提出可行的改进意见,并对未来发展方向进行展望。     

基于人脸识别技术的智能系统研究与开发

本文针对单人正面人脸图像的定位、特征提取以及识别的方法进行了研究,提出了结合人脸模板和人脸特征进行人脸检测的方法.利用已经定位的人脸图像,确定其眼睛、鼻部及嘴部的几何特征参数,并对实验人脸库进行监督下的分类和统计.在此基础上,实现了一个智能识别系统.     

人脸检测方法综述*

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、姿态估计和表情识别等。为了构造自动处理人脸图像的信息系统,首先需要鲁棒、有效的人脸检测算法。分析了有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行了分类和评价。从基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法和基于外观的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论,分析了各种方法的优缺点,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。     

深度人脸识别的光照分析

光照是影响人脸识别效果的重要因素,针对当前人脸数据建库技术构建满足光照分析需求的数据库难度较大的问题,开展基于三维人脸模型的深度人脸识别光照分析研究.首先,借助三维人脸模型,根据人脸基图像表示理论提出一种对应任意光照的人脸图像生成方法,用于构建光照分析所需的人脸图像库;然后,利用构建的多光照人脸图像库分析不同光照采样方案对人脸识别模型性能的影响,探索建库所需的最优光照采样方案;最后,借助虚拟数据具有准确光照标注的优势,基于多任务学习框架测试不同光照标注方法对识别网络训练效果的影响,进一步提高深度人脸识别网络对光照变化的鲁棒性.通过在虚拟数据和真实数据上开展的不同光照采样方案及标注方法对人脸识别模型性能影响的实验得出,使用适量基图像光照构建数据库是一种有效的光照采样方案,而准确的光照标注可进一步提升人脸识别率,对应的识别模型在具备极端光照的测试集上的人脸识别率可达98%以上.该研究提高了深度人脸识别模型的性能,为构建人脸图像库的光照采样策略和光照标注方法提供了依据.     

人脸图像质量评估标准

输入图像的质量严重影响生物识别系统的精度.生物识别系统中大部分的匹配错误都是由低质量的输入图像导致的,这也是目前大部分生物识别系统的弱点所在.提出人脸图像质量评估的标准化方法,提出基于人脸对称性的方法评价人脸识别中的非对称光照和不正确姿态问题.阐述了人脸对称性的概念和评估方法;实验结果证明其有效性.     

视频运动图像中人脸清晰度的分析与捕捉

图像的清晰度主要取决于它的高频分量的能量,离散快速傅里叶变换和小波变换,是两种优秀的频域变换工具。介绍了利用离散快速傅里叶变换和小波变换分析运动图像中人脸清晰度的方法：首先利用直方图均衡化以及形态学操作对图像进行预处理;然后进行人脸检测和人脸跟踪;最后进行人脸的捕捉。对比了离散快速傅里叶变换和几种小波变换的质量和效率,实验证明基于bior基的小波变换是最有效的。     

机器人系统中人脸特征提取技术的研究与实现

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.     

应用深度学习的大姿态人脸对齐

针对大姿态人脸对齐算法中的精确度低的问题,设计并实现了一种新的分层并行和多尺度Inception-Resnet网络来实现大姿态人脸对齐.首先,构建了一个四阶级联沙漏网络模型.该模型通过端到端的方式直接输入图像进行人脸对齐.其次,网络内部使用预先设定的参数进行采样和特征提取.最后,直接输出对应的人脸特征点提取图像以及同等人脸大小的二维坐标点绘制图,并将所提出的方法在AFLW2000-3D数据集上进行测试.实验结果表明,对于任意无约束的二维人脸图像,该方法的归一化平均误差为4.41%.与传统方法相比,该方法输出的正脸姿态图像视觉质量高、保真度更强.     

基于聚类的人脸图像检索及相关反馈

提出了一种基于聚类的人脸图像检索算法. 首先利用归一化分割(Normalized cuts, NCuts)在每个时间段内分别对人脸聚类, 使同一个人在不同情况下的人脸图像聚为一类. 其次采用连续AdaBoost算法学习得到的人脸识别分类器度量人脸之间的相似度, 并进一步提出查询人脸与人脸聚类之间的相似度用于检索. 为了进一步提高性能, 用户可以在线标定错检和漏检的结果, 相关反馈环节把用户的交互标定结果作为约束条件重新对人脸聚类. 本文把人脸图像检索算法应用于自动的检索系统中, 在包含超过一千张人脸图像的家庭数码相册上, 通过与其他方法的对比实验证明了基于聚类的人脸图像检索算法是有效的.     

基于弱监督学习的三维人脸形状与纹理重建

三维人脸相较于二维人脸包含了更多特征信息, 可应用于如人脸识别、影视娱乐、医疗美容等更多实际应用场景, 因此三维人脸重建技术一直是计算机视觉领域的研究热点. 由于真实三维人脸数据较难获取, 很多基于深度学习的重建算法首先利用传统重建方法为大量二维人脸图像构建三维标签, 作为训练数据, 这些数据可能并不精准, 从而导致算法的重建精度受到影响. 为此, 本文提出一种基于multi-level损失函数的弱监督学习模型, 结合传统三维人脸形变模型3DMM与深度学习方法, 直接从大量无三维标签的二维人脸图像中学习三维人脸特征信息, 从而实现基于单张二维人脸图像的三维人脸重建算法. 此外, 为解决二维人脸图像中常存在遮挡或大姿态情况而影响人脸纹理重建的问题, 本文使用基于CelebAMask-HQ数据集的人脸解析分割算法对图像进行预处理去除遮挡区域. 实验结果表明, 基于本文方法的三维人脸重建质量与重建精度均实现了一定的提升.     

视频序列中的人脸检测与定位算法研究

在研究和分析各种人脸捡测与定位算法的基础上,并以计算简单、速度快、能精确地提取视频序列中的人脸为原则,提出了一种新的基于运动信息与边缘投影函数相结合的视频序列中的人脸检测与定位算法.该算法设计了双阈值Sobel算子进行边缘检测,该算子检测到的图像边缘清晰、细致、噪声少;提出了平方投影函数,该投影函数不但可区分均值相同的区域,而且可区分方差相同的区域.将边缘函数与投影函数结合起来设计的人脸检测与定位算法简单实用.