一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法

提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor 滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor 特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor 特征相比,一维Gabor 特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力     

CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基本评测介绍

人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础,具有重要的意义．介绍了自行创建并已经部分共享的CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基准测试结果．CAS-PEAL人脸图像数据库中包含了1040名中国人共99450幅头肩部图像．所有图像在专门的采集环境中采集,涵盖了姿态、表情、饰物和光照4种主要变化条件,部分人脸图像具有背景、距离和时间跨度的变化．目前该人脸图像数据库的标准训练、测试子库已经公开发布．与其他已经公开发布的人脸图像数据库相比,CAS-PEAL人脸图像数据库在人数、图像变化条件等方面具有综合优势,将对人脸识别算法的研究、评测产生积极的影响．同时,作为以东方人为主的人脸图像数据库,CAS-PEAL人脸图像数据库也使人脸识别算法在不同人种之间的比较成为可能,利于人脸识别算法在国内的实用化．还给出了两种基准人脸识别算法(Eigenface和Correlation)和两个著名商业系统在该人脸图像数据库上的测试结果,定量分析了该人脸图像数据库对于人脸识别算法的难易程度和人脸识别算法的发展现状．     

多姿态人脸识别

人脸识别在很多场合都有重要的作用,传统的身份验证是采用某种识别号码等方法, 以阻止伤造的发生。由于人的视觉特征如面部,姿态等是相对稳定而且各不相同的,因此采用这些特征进行身份的识别是可行的本文提出了一种处理多姿态人脸识别的多候选类加权识别方法,为了减少姿态变化的影响,提出了相应的预处理法。     

人脸检测中一种简单有效的合并重合窗口方法

在当前主流的基于统计学习和穷举搜索窗口的人脸检测技术中,使用分类器对每个候选窗口进行分类判决之后,会留下多个重合的人脸候选窗口。为了将多个重合窗口合并为一个,提出一种使用矩形环对一个真实人脸的多个具有重合性质的分类器响应候选窗口进行重合范围限定,并合并多个窗口的策略。提出的矩形环合并窗框方法具有简单、易编程的特点,实验表明了该文方法的有效性。     

生物特征识别学科发展报告

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、“互联网+”行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——“感知盲区”、“决策误区”和“安全红区”。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着“可感”、“可知”和“可信”的新一代生物特征识别总体目标发展。     

基于样例学习的面部特征自动标定算法

面部特征标定是人脸识别中的一个关键问题.提出了一种基于样例学习的面部特征自动标定(人脸形状自动提取)方法.该方法是基于下面假设提出来的:人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系--相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.即:如果输入人脸图像可以表示为训练图像的优化的线性组合,那么同样的线性组合系数就可以直接用于训练集对应形状的线性组合从而得到输入人脸图像的形状.实验表明,该算法相对于其他传统的特征标定算法具有可比的精度和较快的速度.并且,还将此算法扩展到了多姿态情况下,实现了多姿态人脸图像形状的自动提取.     

基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.     

基于rPPG的生理指标测量方法综述

远程光电容积脉搏波描记法（remote photoplethysmography,rPPG）是指通过摄像头等传感器来捕捉由心动周期造成的皮肤颜色周期性变化的技术。利用rPPG技术可以提取血液体积脉冲信号,进而测量心率、呼吸率和心跳变异性等心动周期相关的生理指标。近年基于rPPG的生理指标测量方法取得了飞速发展,准确性和鲁棒性已得到了大幅提高。该类技术的算法流程主要包括图像/视频的获取和感兴趣区域提取、血液体积脉冲信号提取和生理指标测量等步骤。基于这一算法流程,本文从算法所依据的假设或先验知识出发,对相关文献进行了总结和讨论。此外,还从评测任务、评测数据、评测指标及评测协议等4个方面系统整理针对基于rPPG的生理指标测量方法的评价体系。最后,本文讨论了该领域当前所面临的挑战并展望了可能的技术路线。     

《中国图象图形学报》低质图像增强专刊简介

<正>计算机视觉在户外交通导航、安防监控、目标检测、医学影像辅助分析、诊断及水下探测、目标识别等领域具有广泛应用。清晰的图像画面对于计算机视觉获取正确的图像信息至关重要。然而在各种复杂成像条件(如雾、霾、沙尘、雨雪等恶劣天气及海洋等弱光低照环境)下,受光照及各种介质的影响,     

局部回归模型驱动的人脸素描自动生成

为了兼顾生成人脸素描与对应照片间的相像性和艺术性,提出一种利用局部回归模型学习照片-素描间的映射关系自动生成人脸素描的方法.首先在图像局部区域上采用回归技术获得照片-素描对应局部区域之间的映射关系;然后将映射关系应用到输入的人脸照片上,考虑结构性特征并模拟铅笔素描笔触来合成对应的素描图像.在CUFS数据库上的实验结果表明,采用该方法合成的素描保持了原始人脸照片的身份信息,并且体现出较好的铅笔素描纹理.