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1.
基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别   总被引:19,自引:0,他引:19  
待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之-,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMU PIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性  相似文献   
2.
针对基于图论的超像素分割方法缺乏超像素紧凑性控制和运算复杂度过高的问题,提出了一种基于局部懒惰随机游走(LLRW)的超像素分割方法,并将超像素分割形式化为像素邻接图的局部划分问题,提出了一种直观的分割质量度量。该方法首先将均匀平铺的六边形重心作为超像素种子点初始位置;然后利用局部随机游走算法计算种子点与周围像素的相关程度,将其最相关种子点的标号赋予该像素;最后计算新的超像素重心,并将其作为下一轮迭代的种子点位置,通过若干次迭代逐步优化超像素分割结果。此算法具有线性的时间复杂度和线性的空间复杂度,同时超像素分割质量具有理论保证。通过标准数据集上的实验证明,该方法不仅能够较好地保持图像边界,还可以保证超像素的紧凑性,从而达到理想的超像素分割效果。  相似文献   
3.
基于球面谐波基图像的任意光照下的人脸识别   总被引:13,自引:0,他引:13  
提出了一种基于球面谐波基图像的光照补偿算法,用以在任意光照条件下进行人脸识别.算法分两步进行:光照估计和光照补偿.基于人脸形状大致相同和每个人脸的反射率基本相等的假设,首先估计了输入人脸图像光照的9个低频谐波系数.根据光照估计的结果,提出了两种光照补偿方法:纹理图像和差图像.纹理图像为输入图像与其光照辐照图之商,与输入图像的光照条件无关.差图像为输入图像与平均人脸在相同光照下的图像之差,通过减去平均人脸在相同光照下的图像,减弱了光照的影响.在CMU-PIE人脸库和Yale B人脸库上的实验表明,通过光照补偿,不同光照下人脸图像识别率有了很大提高.  相似文献   
4.
弱监督异常事件检测是一项极富挑战性的任务,其目标是在已知正常和异常视频标签的监督下,定位出异常发生的具体时序区间.文中采用多示例排序网络来实现弱监督异常事件检测任务,该框架在视频被切分为固定数量的片段后,将一个视频抽象为一个包,每个片段相当于包中的示例,多示例学习在已知包类别的前提下训练示例分类器.由于视频有丰富的时序信息,因此重点关注监控视频在线检测的时序关系.从全局和局部角度出发,采用自注意力模块学习出每个示例的权重,通过自注意力值与示例异常得分的线性加权,来获得视频整体的异常分数,并采用均方误差损失训练自注意力模块.另外,引入LSTM和时序卷积两种方式对时序建模,其中时序卷积又分为单一类别的时序空洞卷积和融合了不同空洞率的多尺度的金字塔时序空洞卷积.实验结果显示,多尺度的时序卷积优于单一类别的时序卷积,时序卷积联合包内包外互补损失的方法在当前UCF-Crime数据集上比不包含时序模块的基线方法的AUC指标高出了3.2%.  相似文献   
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