基于模板匹配的人脸图像特征提取

提出了一种利用模板匹配与遗传算法的人脸图像特征提取的方法,利用该方法可以完成人脸图像的眼睛和嘴的特征提取。在定义表征人脸突出特征的眼睛模板和嘴部模板及其全局能量函数的基础上,采用遗传算法实现了能量函数的全局最小化。实验结果证实了该方法有效的稳定,且具有较快的收敛速度。     

人脸图像自动识别技术

本文讨论了人脸识别技术（ＦＲＴ）中分割、特征提取及识别的有关方法,阐明了各种方法的基本思想、使用范围及优缺点,并给出了相应的计算公式,最后指出了对这些方法的性能进行定量评估所面临的问题。     

人脸图像的自动识别技术

本文讨论了人脸识别技术（FRT）中分割、特征提取及识别的有关方法,阐明了各种方法的基本思想、使用范围及优缺点,并给出了相应的计算公式,最后指出了对这些方法的性能进行定量评估所面临的问题。     

基于视频的人脸表情识别方法研究

近年来,表情识别逐渐成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。给出了一个包含人脸特征提取和表情识别的计算机视觉系统,通过对视频中人脸兼容运动特征的跟踪,提取人脸运动特征向量序列,与以往的方法不同,提取到的特征向量流被分割为两类,一类是表情特征向量流,另一类是视觉语音特征向量流。然后,利用基于CHMM（Couple Hidden Markov Model）的表情识别模型,进行人脸表情的识别,该模型允许两个向量流根据其各自的时域特征以异步方式进行处理,同时保持这两个向量流在时域上的自然关联。实验表明该方法优于传统的单通道处理方法。     

人脸表情识别方法综述

人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。通过对各种识别方法的分析与比较，提出了人脸表情识别技术实用化所需要考虑的几个方面，进而展望了今后人脸表情识别技术的发展方向。     

一种人脸图像光照补偿的新方法

光照的变化容易引起人脸识别率急剧下降,针对这一难题,提出一种新的光照补偿的方法.首先通过构造原人脸图的二值图,确定出原图所属的光源方向.在除正面光源外的每个光源方向上构造出通用的平均亮度差值来进行光照补偿.结合去掉三个特征值最大的PCA特征向量的方法进行识别.实验表明,这种方法能够显著提高光照变化条件下的人脸识别率,特别是对于光照条件大范围变化的情况,也可以得到比较高的正确识别率.     

基于颜色和特征匹配的视频图像人脸检测实现技术

A face detection method using statistical skin-color model and facial feature matching is presented in this paper.According to skin-color distribution in YUV color space,we develope a statistical skin-color model through interactive sample training and learning.Using this method we convert the color image to binary image and then segment face-candidate regions in the video images.In order to improve the quality of binary image and remove unwanted noises,filtering and mathematical morphology are empolied.After these two processing,we use facial feature matching for further detection.The presence or absence of a face in each region is verified by means of mouth detector based on a template matching method.The experimental results show the proposed method has the features of high speed and high efficiency,but also robust to face variation to some extent.So it is suitable to be applied to real-time face detection and tracking in video sequences.     

基于仿射模板匹配的多角度单人脸定位

提出了一种基于仿射模板匹配的多角度人脸定位算法,用平均脸作为基模板,经由不同的伸缩比例和旋转角度构成的仿射变换生成各种姿态的模板,并将模板分为双眼模板和人脸模板对,首先使用以眼模板搜索符合眼睛的区域,再用整个人脸模板匹配进上步检验是否符合人脸模式,并利用马赛克规则验证,给出最佳匹配作为人脸位置,对包含１４４幅图像和６０幅图像的两上图像库的定位准确率分别达到７９．２％和８５％,表明该算法的有效性。     

一种基于FKT算法的人脸表情识别方法

人脸表情识别是模式识别和计算机视觉领域的重要课题之一.本文使用C++编程实现基于动态级联算法的人脸检测器,使用人脸检测器提取出表情识别需要的人脸数据集,通过FKT(Fukunaga-Koontz Transform)算法来解决表情识别问题.实验结果表明算法的有效性.     

基于人脸图像的性别识别方法研究

研究性别优化识别问题,在当前的性别识别方法中,大部分依靠的是一些明显的人体第二性征作为识别依据,当人脸上性别特征不明显的时候,识别成功率不高。为了提高准确率,提出了一种性别模型的性别识别判定方法。利用摄像设备采集单帧人脸图像,首先采集人脸关键部位的有效特征点,建立有效的性别识别模型,运用模型进行性别的判定。实验结果表明,方法相对于以人体性别特征为参数的性别识别方法,识别的准确率有了明显改进,取得了不错的识别效果。     

面向图文匹配任务的多层次图像特征融合算法

现有主流的利用预训练卷积神经网络提取图像特征的方法存在仅使用单层预训练特征表征图像和预训练任务与实际研究任务不一致的问题,使得现有图文匹配方法无法充分利用图像特征,极易受到噪声特征干扰。针对上述问题,使用了预训练网络中的多层特征,并提出了多层次图像特征融合算法。在图文匹配的学习目标指导下,利用多层感知机（multi-layer perceptron）有监督地融合和降维多层次的预训练图像特征,生成融合图像特征,从而充分利用预训练特征,减少噪声干扰。实验结果表明,提出的融合算法可实现对预训练的图像特征更有效的利用,相比于使用单层次特征的方法能获得更好的图文匹配效果。     

Comparison of human face matching behavior and computational image similarity measure

Computational similarity measures have been evaluated in a variety of ways, but few of the validated computational measures are based on a high-level, cognitive criterion of objective similarity. In this paper, we evaluate two popular objective similarity measures by comparing them with face matching performance in human observers. The results suggest that these measures are still limited in predicting human behavior, especially in rejection behavior, but objective measure taking advantage of global and local face characteristics may improve the prediction. It is also suggested that human may set different criterions for “hit” and “rejection” and this may provide implications for biologically-inspired computational systems. Supported by the National Basic Research Program of China (Grant No. 2006CB303101), the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60433030, 30600182 and 30500157), and the Royal Society     

一种基于SIFT和SUSAN特征的图像匹配方法

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。     

归一化互相关灰度图像匹配的多核信号处理器实现

为了满足图像处理对处理器性能的高要求,以基于灰度的归一化互相关(NCC)匹配算法为例,采用高性能、低功耗的多核数字信号处理器(DSP)系统,根据归一化互相关算法中模板图像在源图像中逐个像素搜索并计算相关性的特点,将搜索区域分成六个部分并使TMS320C6472的六个核并行搜索计算这六个区域,并在不同图像存储位置采用不同图像和模板大小实现了多核DSP归一化互相关图像匹配算法。实验结果表明,多核DSP具有作为数字信号处理器的高速信号和图像处理的特点,同时可以根据不同算法通过核间任务分配实现多核并行处理。对于归一化互相关灰度图像匹配算法,TMS320C6472六核DSP和单核DSP比较获得接近单核DSP六倍的性能,对于较大尺寸的图像和PC相比也具有一定的性能加速。     

基于图像分割的立体匹配算法

基于马尔可夫随机场（MRF）的立体匹配算法利用MRF模型来对匹配取值进行连续性约束。然而,MRF模型是产生式模型,图像自身特征难以得到准确描述。提出了一种基于图像分割的立体匹配算法SGC。SGC算法预先对图像进行分割,基于图像分割信息建立立体匹配的MRF模型,从而连续性（平滑）约束可以保留视差图中分割的边缘信息;并针对图像的深度连续性约束,定义了一个反映图像自身特征的新能量函数,应用于图割算法,提高了视差计算精度。实验结果表明,与以往算法相比,SGC算法更准确地反映了图像中深度信息,避免了平滑约束所引入的误差,有效提高了视差计算精度。     

基于个性特征的实时人脸比对方法

人脸的个性特征可以很好地描述某个人的人脸,而人脸个性特征的正确选择对人脸比对至关重要.因此提出了基于个性化特征分析的实时人脸比对方法.该方法首先利用Adaboost算法进行人脸定位,接着由主动表观模型AAM进行特征点的自动标定,然后给出了人脸个性特征参数的选择方法.在特征参数权重分析基础之上,提出了基于加权模板的人脸比对算法和模板阈值确定方法.实验结果表明,该方法不仅简单有效,而且在拒识率和误识率方面可以取得比较好的综合效果,适用于实时人脸考勤门禁系统.     

基于凹点匹配的重叠图像分割算法

针对图像处理中多个颗粒重叠的问题,提出了1种利用重叠区域边界寻找凹点来分割重叠图像的算法。算法利用Canny边缘检测获得重叠区域的边界轮廓,对于边缘检测所得边界存在断裂的情况,首先进行连续边界轮廓的恢复;然后在获得的连续边界轮廓上寻找凹点,将相邻的凹点视为1个凹点群,取其中凹陷最显著的点作为待匹配凹点,并赋以一定的权值;再根据凹点匹配条件对待匹配凹点进行匹配,将成功匹配的凹点对作为分割点对。对多幅模拟图像和PTA晶体图像的分割结果表明,算法不仅适用于颗粒形状规则、大小差异较小颗粒的重叠情况,对于狭长颗粒和大小差异明显颗粒的重叠情况也有良好的分割效果。     

用于图像购物搜索的局部匹配算法

图像匹配是图像购物搜索的一个关键问题。针对现有的图像购物搜索网站利用底层特征无法进行局部匹配的问题,提出一种基于局部匹配的图像购物搜索方法,该方法允许用户自定义感兴趣区域,并利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述子提取该区域的视觉特征进行匹配。实验结果表明,该方法取得了较理想的预期效果,更好地满足了用户的实际购物搜索需求。     

基于改进SURF的快速图像配准算法

针对传统加速鲁棒特征(SURF)匹配算法存在实时性不高,误匹配等问题,提出了基于改进SURF特征提取快速的图像配准算法.利用快速黑塞(Hessian)矩阵提取图像特征点,根据图像熵信息对特征点进行筛选,采用改进的快速近邻搜索算法进行特征匹配,到用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配对.实验表明:改进后的算法有效改善了匹配效率,提高了匹配准确度.     

布尔表达式匹配问题研究

提出了布尔表达式匹配问题,并给出了它的形式化定义;提出了一个解决布尔表达式匹配问题的通用算法框架,并在此框架上给出了一种算法及其改进;通过理论分析和实验数据给出了影响布尔表达式匹配算法性能的因素和它们之间的关系.