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1.
自底向上的人脸特征点定位   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对人脸特征点定位的复杂性,提出了一种鲁棒的人脸特征点定位方法.该方法通过对497张不同年龄层次、不同性别、不同脸型的人脸进行训练学习,可以自动地对新输入的人脸图像进行识别和定位.与传统方法不同的是,该方法首先通过皮肤模型确定人脸的大致位置,然后采用自底向上的方法,利用主动外观模型(AAM)对特征明显的局部器官进行定位,再进一步定位器官组合,直至完成整张脸的器官定位.与传统方法相比,该方法不是局限于全局化的定位手段,而是通过逐层调整匹配精度的形式,使总体匹配精度得到提高.  相似文献
2.
为了实现人脸图像特征的自动检测,提出了一种基于线性组合模型的人脸特征检测新方法.该方法通过原型人脸标定获取人脸特征知识,并使用模型匹配来检测目标人脸特征.在建立人脸线性组合模型的过程中,提出了局部约束光流算法,解决了有局部特征信息的人脸图像稠密对应问题.在MPI和ORL人脸数据库上进行的人脸特征检测得到的平均误差分别为96.7%和86%,该结果表明了基于线性组合模型的人脸特征检测方法是有效和实用的.  相似文献
3.
针对传统人脸特征点定位方法中存在的算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等问题,本文提出一种基于肤色特征的人脸特征点自动定位方法.首先对预处理后的图像在多个色彩空间中利用肤色特征实现人脸区域的精确定位;然后,在人脸区域内根据各特征部位的特性构造色度模型函数来标定其特征区域;最后,在特征区域内完成人脸特征点的自动定位.实验结果表明,该算法简单、鲁棒性较高,且能够快速高效地实现人脸特征点定位.  相似文献
4.
为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar-like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法.通过对决策树级联结构进行改进,将特征融合的AdaboostSVM算法与改进的决策树级联结构相结合进行多姿态人脸检测.实验结果表明,该方法能明显改善复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能.  相似文献
5.
将二维不变矩理论和算法扩展应用于三维人脸特征提取的研究,在对三维人脸模型进行预处理及网格归一化的基础上,建立了具有平移、比例和旋转不变性的三维人脸模型的Zernike矩不变量特征表示,并基于距离可分性设计了一种特征评价测度,对所提特征和深度特征进行了对比评价。多姿态三维人脸数据库的实验结果表明,三维人脸模型的Zernike矩不变量特征具有对不同姿态人脸模型鲁棒、可分性强等优点。  相似文献
6.
为了实现人脸特征点跟踪系统的鲁棒性和精确性,使用光束平差法模型将基于三维人脸几何模型的跟踪方法与基于Gabor小波的特征点跟踪方法结合起来,提出基于三维模型与Gabor小波的人脸特征点跟踪方法.该方法使用基于Gabor小波的特征跟踪方法来得到每帧的初始特征点,使用基于三维人脸几何模型的整合优化跟踪方法来得到每帧的最终特征点.与3类典型人脸特征点跟踪方法的对比实验结果表明,该方法克服了以往方法基于二维图像信息来寻找特征点的局限性,可以实现鲁棒的、实时的、大角度的人脸特征点跟踪.  相似文献
7.
根据MPEG-4 新一代多媒体压缩标准,结合的人脸特征点分布,利用主动形壮模型(ASM)算法进行特征点提取.用人脸特征点作为控制点,运用改进的移动最小二乘法对图像进行刚体变换,实验表明,控制点容易操作,便于实现,图像变形平滑,真实感强,移动不同控制点将产生理想的人脸变形.  相似文献
8.
提出了一种人脸面部特征点定位与提取的方法.利用该方法,在人脸预处理基础上,通过人脸分割、基于水平方向Prewitt算子模版的边缘检测和积分投影技术,可以快速有效地提取眼睛、鼻子和嘴巴等特征点信息.实验表明,该方法可以校正人脸倾斜并具有较高的准确率.  相似文献
9.
在对整幅图像色彩传递算法的基础上,提出了确定区域的人脸彩色传递法。首先利用改进的主动形状模型(ASM)方法定位人脸特征点,进而利用区域生长法确定人脸区域。在将参考图像和目标图像(彩色或灰度图)转换到去相关的对立色空间(lαβ颜色空间)后,对于彩色目标图像,分别调整肤色区域图各通道的均值和标准差;对于灰度目标图像,用亮度邻域统计量匹配的方法在参考图像中选取匹配点,并将匹配点的颜色赋值给目标图像中的对应点。最后,把传递结果转换到RGB颜色空间显示。实验结果表明,该方法能有效传递肤色,形成自然逼真的彩色人脸图像。  相似文献
10.
目的 提出一种基于图像分块和径向基函数(RBF)神经网络的人脸特征提取与识别方法,解决人脸识别中的高维、小样本问题.方法 采用人脸图像的分块处理、奇异值分解压缩算法,降低特征维数,有效地解决了存储和传输中的数据压缩问题,运用基于聚类方法的RBF神经网络分类器进行人脸分类识别.结果 通过实验和数据分析表明,该方法在人脸骨骼特征明显时具有较高的识别率,与基于整体人脸图像的识别效果相比,识别率提高了3%.结论 笔者提出的识别方法具有良好的学习效率和识别精度品质指标.  相似文献
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