灰度图像中基于像素分布特征的人脸定位

提出了一种利用人脸图像的像素分布特征来定位人脸的方法，在定位人脸的内轮廓时利用了图像二值化后的分布特征和灰度图的像素分布特征相结合的方法，然后将人脸区域的图像进行标准化，经过以脸图像可以方便地用于人脸的识别。在对采集到的图像进行的测试中得到了较好的效果。     

单灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正算法

人脸位置的矫正作为人脸检测定位的一个环节，在计算机人脸识别中具有重要的意义。本文提出了一种基于单人脸灰度图像中眼睛定位的人脸位置矫正方法，用居中度使图像小块居中，用匹配度求取适些小图像块中的两块眼睛的小块，再在小范围内对鼻子、嘴巴部分进行水平灰度投影，然后进行扶正。实验结果表明，该方法对于双眼可见单人脸灰度图像能实现快速有效矫正，并能在矫正结果中精确给出双眼瞳孔位置。     

证件照片的一种混合人脸识别方法

在仔细分析证件照片中人脸特点的基础上，提出了一种把人脸的几何特征矢量匹配和人脸的分块加权匹配相结合的思想。该方法针对一般人脸识别方法不能有效消除人脸表情影响的特点，首先对人脸进行快速准确的眼睛定位、图像控正以及标准化处理，然后一方面抽取能够避免人脸表情影响的几何特征向量，另一方面对标准人脸进行分块加权匹配，最后进行综合识别。对JAFFE人脸库的试验结果表明，该方法识别准确率高，能够有效地消除人脸表情在识别中的影响，结果令人满意。     

高精度连续人脸轮廓提取

提取连续且高精度的人脸轮廓线是很多图像应用重要的基础步骤.然而很多现有的轮廓提取方法并不能很好地应用在人脸轮廓上.为此提出一种快速可靠的人脸轮廓提取方法,能够在关键点提供初始化后提取到高精度连续人脸轮廓线.其主要步骤是先拟合关键点形成一条初始化曲线,沿其密集采样重叠的矩形区域,将整个人脸轮廓区域划分成很多小的区域;然后在每个局部的矩形区域提取出一条抛物线引导基于梯度的局部人脸轮廓线;最后从很多局部人脸轮廓线中,通过全局融合找到最终的人脸轮廓线.这种交叉验证的机制保证了最后结果的正确性.最后在LFPW和HELEN人脸数据集上进行了实验,结果表明文中方法能有效地提高人脸轮廓提取的精度.     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取

人脸轮廓提取在诸如安全检查,保安管理、交通电子监控、机器人研究等方面有着十分重要的应用价值.先利用图像背景差分法快速检测出人脸的初始矩形轮廓线,然后采用Level Set方法对视频图像进行人脸轮廓提取,Level Set演化函数空间方向上采用四阶紧致差分逼近式离散,计算过程中加入了窄带算法和全局优化方法.数值实验结果表明,该算法在不增加计算时间的基础上,可以检测出模糊或离散的边界,并得到精确的人脸轮廓线.     

复杂背景下人眼定位及人脸检测

人眼定位和人脸检测是人脸识别的重要环节，复杂背景下，人眼定位及人脸检测容易受到光照以及其它物体的影响。在没有检测到人脸的情况下，对原始图像用sobel算子得到灰度边缘图像，进而得到边缘灰度加强图像，估算分割双眼的阈值范围。对边缘灰度加强图像二值化后，结合人脸的几何特征以及双眼的二维相关系数自动确定双眼候选点，利用人脸模板检验双眼及人脸的真实性。大量实验结果表明，该算法在复杂背景下进行人眼定位及人脸检测是有效的。     

复杂背景下视频序列中的人脸定位算法

视频序列中的人脸定位是利用视频图像进行人脸识别的关键技术.为提高视频序列中人脸定位的准确性,通过分析彩色视频序列中的人脸特点,提出一种采用背景去除、肤色区域探测、水平亮度投影和垂直梯度运算、特征点拟合等人脸模板特征的方法,对视频序列中的人脸进行定位.实验结果表明,该方法定位的人脸能够满足实际应用,已利用本方法开发了人脸门禁系统.     

基于局部特征的人脸检测与提取

提出了一种在复杂背景下，基于人脸特征的快速检测与定位的方法。将复杂背景下的人脸彩色图像转换成灰度图像后，对图像进行二值化处理，然后对图像进行形态滤波，再在整个图像区域搜索眼睛的位置，从而确定人脸的位置。实验证明了该方法的有效性。     

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.     

基于特征点表情变化的3维人脸识别

目的 为克服表情变化对3维人脸识别的影响,提出一种基于特征点提取局部区域特征的3维人脸识别方法。方法 首先,在深度图上应用2维图像的ASM(active shape model)算法粗略定位出人脸特征点,再根据Shape index特征在人脸点云上精确定位出特征点。其次,提取以鼻中为中心的一系列等测地轮廓线来表征人脸形状;然后,提取具有姿态不变性的Procrustean向量特征(距离和角度)作为识别特征;最后,对各条等测地轮廓线特征的分类结果进行了比较,并对分类结果进行决策级融合。结果 在FRGC V2.0人脸数据库分别进行特征点定位实验和识别实验,平均定位误差小于2.36 mm,Rank-1识别率为98.35%。结论 基于特征点的3维人脸识别方法,通过特征点在人脸近似刚性区域提取特征,有效避免了受表情影响较大的嘴部区域。实验证明该方法具有较高的识别精度,同时对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性。     

Face recognition with one training image per person

At present there are many methods that could deal well with frontal view face recognition. However, most of them cannot work well when there is only one training image per person. In this paper, an extension of the eigenface technique, i.e. projection-combined principal component analysis, (PC)²A, is proposed. (PC)²A combines the original face image with its horizontal and vertical projections and then performs principal component analysis on the enriched version of the image. It requires less computational cost than the standard eigenface technique and experimental results show that on a gray-level frontal view face database where each person has only one training image, (PC)²A achieves 3–5% higher accuracy than the standard eigenface technique through using 10–15% fewer eigenfaces.     

一种混合特征的人脸识别算法仿真研究

研究人脸识别优化问题,人脸图像受光照、人脸表情和位置变化等因素影响,由于图像具有复杂的多尺度特征,传统人脸识别算法只能提提取局部或全局特征,不能准确描述人脸图像,导致人脸识别率低。为了提高人脸识别率,提出一种小波分解和LBP算子相结合的人脸识别算法(WTLBP)。WTLBP首先利用小波变换对人脸图像进行分解,将人脸图像分解成大尺度和小尺度图像,然后采用LBP算子提取人脸图像的多尺度特征,最后采用概率统计法对人脸进行匹配识别。对ORL人脸库进行仿真,结果表明,WTLBP能够提取到人脸图像更加丰富的局部和全局信息,对光照、人脸表情和位置变化具有较高的鲁棒性,提高了人脸识别率。     

基于肤色及五官特征的人脸检测方法

本文提出了一种基于肤色及五官特征的人脸检测方法，通过对图片进行一系列的处理。提取出人脸的大致框架，然后通过眼睛、嘴巴的建模，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。     

信息视频图像人脸检测算法研究

本文首先采用运动信息检测算法,根据帧图像中是否包含运动信息判断图像中是否包含人脸区域,决定是否对该帧进行肤色分割,然后依据非线性的YCbCr肤色模型对需要检测的帧进行分割,进一步确定人脸区域的大致位置,并进行了仿真实验,实验结果表明该算法能够对视频图像序列中的人脸进行检测,具有良好的性能和一定的研究参考价值。     

智能访客系统中的人脸检测及方向判别算法

提出了一种用于智能访客系统的人脸检测及人脸方向自动识别的算法.算法首先利用皮肤颜色过滤法和背景去除技术提取出类似皮肤的区域,再利用区域填充和基于高度落差的方法将人脸分割出来,最后,利用人眼的位置信息确定人脸方向.实验结果证明了此算法的可行性和实时性.     

基于几何模型的单幅人脸图像光照补偿方法

为减少光照对人脸识别的影响,本文提出了一种以补偿角度和（Sum of Compensated Angle）为不变量的光照补偿新方法. 首先,补偿角度和是临界补偿状态下两幅图像的光照角度之和. 对某单光源系统,该不变量仅由光照系统决定且为定值. 其次,根据人类头骨在法兰克福截面的形状特性,我们提出了包含人头骨结构的几何人脸光照模型. 据此模型,补偿角度由不变量和待补偿图像的光照角度计算得出,从而将光照补偿转化为简单加法操作. 最后,在Yale B人脸数据库上的补偿结果表明了算法的有效性. 较Sang-Ⅱ Choi的方法显著地提高了大角度下的补偿效果,且在水平和竖直方向上更加鲁棒.     

基于多模板匹配的单人脸检测

提出了一种基于多模板匹配的一般环境图象中单人脸的检测方法。首先用双眼模板初步筛选,然后使用具有不同长宽比的多个人脸模板进行检测和定位,最后利用有脸器官的边缘特征进行确认。采用比固定比率压缩输入图象的方法解决不同尺度有脸的检测问题。实验表明这种方法具有较高的速度和检测成功率。     

A method of illumination compensation for human face image based on quotient image

Illumination variation is one of the critical factors affecting face recognition rate. A novel approach for human face illumination compensation is presented in this paper. It constructs the nine-dimension face illumination subspace based on quotient image. In addition, with the aim to improve algorithm efficiency, a half-face illumination image is proposed and the low-dimension training set of the face image under different illumination conditions are obtained by means of PCA and wavelet transform. After processing, two different illumination compensation strategies are given: one is adding light, and the other is removing light. Based on the illumination compensation strategy, we implement the typical illumination sample image synthesis and the standard illumination sample image synthesis on a PCA feature subspace and a wavelet transform subspace, respectively, and the illumination compensation of the gray images and the color images are further realized. Experimental results based on the Yale Face Database B, the Extended Yale Face Database B and the CAS-PEAL Face Database indicate that execution time after compensation is approximately half the time and face recognition rate is improved by 20% compared with that of the original images.