一种同步人脸运动跟踪与表情识别算法

针对单视频动态变化背景下的人脸表情识别问题,提出了一种同步人脸运动跟踪和表情识别算法,并在此基础上构建了一个实时系统.该系统达到了如下目标:首先在粒子滤波框架下结合在线外观模型和柱状几何模型进行人脸三维运动跟踪;接着基于生理知识来提取人脸表情的静态信息;然后基于流形学习来提取人脸表情的动态信息;最后在人脸运动跟踪过程中,结合人脸表情静态信息和动态信息来进行表情识别.实验结果表明,该系统在大姿态和丰富表情下具有较好的综合优势.     

基于多特征的在线签名认证方法

提出一种多特征的在线签名认证方法.该方法综合利用全局特征、笔段特征和签名的力序列和字形序列.采用一种F_Tablet手写板采集签名数据,该手写板可以记录签名时的字形序列和三维力序列.首先提取签名的全局特征,并定义特征重要性函数对特征进行选择,选取有利于正确区分真伪签名的个性全局特征,用基于概率的方法训练签名.接着将签名分段,提取每一笔段的笔段特征,建立基于笔段特征的隐马尔可夫模型.然后用动态时间规整的方法匹配签名的力信息和字形信息序列.最后综合利用多种特征来验证待测签名.该方法的等错误率为1.5%.     

用于在线签名认证的特征提取和个性化特征选择方法

提出一种在线签名认证中的特征提取和特征选择的方法.采用一种F-Tablet手写板采集签名数据.该手写板的特点是不仅可记录签名时的字形信息(x,y)序列,还可记录签名时的五维力信息(F_x,F_y,F_z,M_x,M_y)序列.从每个签名中提取3个等级共188个特征,接着定义特征重要性函数F,然后根据特征的重要性函数F的值对选取的188个特征进行排序,对F设不同的阈值就可完成不同的特征选择.在认证过程中使用SVM算法对选取的特征进行训练,然后用训练所得的模型进行验证.该方法的错误拒绝率为1.2%,错误接受率为3.7%.     

融合深度和颜色信息的图像物体分割算法

讨论立体图对的图像分割问题,提出一种基于深度和颜色信息的图像物体分割算法。该算法首先利用基于聚类的Mean-shift分割算法对目标图像进行适度的过分割,同时借助双目立体视觉算法获取立体图对的稠密深度图,并依据深度不连续性从过分割结果中选取用于继续进行“精致”分割的种子点集,接着对未分配种子标签的区域用图割算法分配标签,并对彼此之间没有深度不连续边界但具有不同标签的相邻区域进行融合。相比于传统图像分割算法,该算法可有效克服过分割和欠分割问题,获取具有一定语义的图像分割结果。相关的对比实验结果验证了该算法的有效性。     

一种基于视觉感知的色彩量化算法

提出一种色彩量化算法.该算法将图像中的区域细分为边缘、内部平滑区域和内部纹理区域3个部分,并根据它们对视觉感知的重要程度赋予不同的量化权重,以达到强化视觉上相对重要的边缘和内部平滑区域、弱化视觉上相对不重要的复杂纹理区域的目的.另外,为了在量化效果和时间性能上取得折衷,对HSV色彩空间固定V值的蜂窝状分割量化算法进行改进,实现一种可在整个色彩空间完成动态分割的量化算法.在保证时间性能比原有算法略有改善的前提下,减少色彩量化的误差.实验结果表明,本文算法只需要为数较少的量化色彩就能达到较好的量化效果,特别适用于基于内容的图像检索等应用场合.     

快速的人脸轮廓检测及姿态估计算法

提出一种基于人脸特征区域划分的人脸轮廓检测方法和快速人脸姿态估计方法.该方法根据特征点在人脸的分布情况将人脸划分为9个区域.对于每个选定的区域,首先检测出其初始轮廓线,然后用三次多项式对其进行曲线拟合处理,最后把不同区域的轮廓线连接起来得到完整的人脸轮廓.此外,为了快速、准确地估计出人脸的姿态,本文从人脸的对称性出发,提出了进行人脸姿态估计的面积模型和近似平面模型.实验表明,本文所提出的轮廓检测方法对于复杂背景中具有不同姿态的人脸图像可以得到较满意的检测结果.和其它检测方法相比,本文方法具有模型简单、计算速度快等优点.