基于二维Gabor小波特征的三维人脸识别算法

分析三维人脸识别技术,提出一种基于Gabor小波特征的三维人脸识别算法。该算法采用二维Gabor小波特征精确且稳定地描述人脸特征,重建三维人脸模型并对其进行模板匹配,对匹配后的三维人脸模型进行线性判别分析。对基于ORL和UMIST两个人脸数据库的实验结果表明,该算法性能优良。     

三维人脸识别研究综述

近二十多年来,虽然基于图像的人脸识别已取得很大进展,并可在约束环境下获得很好的识别性能,但仍受光照、姿态、表情等变化的影响很大,其本质原因在于图像是三维物体在二维空间的简约投影.因此,利用脸部曲面的显式三维表达进行人脸识别正成为近几年学术界的研究热点.文中分析了三维人脸识别的产生动机、概念与基本过程;根据特征形式,将三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述;对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述;列出了部分代表性的三维人脸数据库;对部分方法进行实验比较,并分析了方法有效性的原因;总结了目前三维人脸识别技术的优势与困难,并探讨了未来的研究趋势.     

基于微分算子的三维人脸表情识别

基于拉普拉斯微分算子提出了一种用于三维人脸样本的表情识别方法。首先使用曲面变形的方法对三维人脸样本进行样本配准处理。然后基于拉普拉斯微分算子计算三维人脸的表情特征,并根据训练样本的特征向量集构建一个关于三维人脸表情的字典。最后使用稀疏表示方法对三维人脸表情进行识别分析。实验结果表明,该方法能够有效地提高三维人脸表情识别的准确率。     

基于面部曲线弹性匹配的三维人脸识别方法

提出一种基于面部径向曲线弹性匹配的三维人脸识别方法。使用人脸曲 面上的多条曲线表征人脸曲面,提取三维人脸上从鼻尖点发射的多条面部径向曲线,对其进 行分层弹性匹配和点距对应匹配,根据人脸不同部位受表情影响程度不同,对不同曲线识别 相似度赋予不同权重进行加权融合作为总相似度用于识别。测试结果表明该方法具有很好的 识别性能,并且对表情、遮挡和噪声具有较好的鲁棒性。     

基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别

针对3维人脸识别问题,提出一种由粗到细的两步识别方法。首先结合几何约束与曲率信息定位特征点,根据特征点确定人脸对称面,提取人脸侧面轮廓线。利用轮廓线匹配作为排除算法,在识别初期迅速排除库集中不相似人脸以提高识别效率,剩余库集人脸采用一种具有表情鲁棒性的、基于区域的匹配方法进行识别,该方法自动切割人脸中受表情影响较小的刚性区域,并采用改进的迭代最近点算法对刚性区域进行匹配,为达到更好的识别精度,将各刚性区域的匹配结果采用加法规则融合。在3D_RMA人脸数据库的实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于三维多分辨率模型与Fisher线性判别的人脸识别方法

提出了一种不同姿态和光照条件下的人脸识别方法,将三维多分辨率模型与Fisher线性判别结合起来．为了排除光照、姿态对人脸识别的影响,利用重采样技术构造了三维多分辨率模型,更快、更精确地提取人脸特征;同时结合Fisher线性判别,充分利用不同条件下的二维人脸图像信息,更有效地排除光照、姿态的影响．实验表明,三维多分辨率模型与Fisher线性判别相结合能够很好地适应外部条件的变化,提高了人脸识别的速度和效率．     

多视角三维人脸识别中的特征提取

针对二维人脸识别系统在姿态发生较大变化就难以识别的问题,利用三维人脸数据姿态不变性的特征,提出了一个基于方向最大值的方法来估计鼻尖点,同时也给出姿态的角度.用子空间表示的鼻子轮廓模型被用来选择鼻尖点的最可行的候选点.另外,利用SUSAN算子提取边缘,并与方向积分投影等方法结合,快速准确的定位内外眼角点和嘴角点.实验证明该方法可以保证达到和手工自动标定特征点相差无几的准确率.     

人脸识别:从二维到三维

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向。虽然目前大部分研究都还只是针对二维人脸图像,但是3D人脸模型包含更丰富的人脸信息,有助于机器对人脸的识别。从二维到三维,人脸识别研究进入了一个新的阶段。从3D人脸数据的获取方式入手,介绍最近提出的一系列3D人脸识别算法,并进行归类。最后提出"有针对性地获取3D人脸模型数据是进行有效识别的基础"这一结论。     

基于轮廓线的三维人脸识别的改进算法

对已有的基于轮廓线的人脸识别方法进行了改进,在人脸的任意位置利用PCA自动确定人脸纵方向,采用网格配准方法提取对称面和对称轮廓线。通过计算对称轮廓线上的曲率,提取其他3条横向轮廓线。对提取的4条轮廓线进行重采样和归一化,截取轮廓线的有价值部分作为ICP算法的输入,进行人脸识别。试验证明,该算法将人脸识别率从原来的86.5%提高到了94%,降低了误识率。     

融合多种几何特征的三维人脸识别算法

由于对光照、姿态变化的不敏感, 三维人脸识别算法已经受到人们的极大关注, 其中三维人脸特征的表示、获取以及多种表示特征的有效融合仍然是三维人脸识别的核心问题. 本文提出一种三维人脸识别方法, 该方法针对归一化的三维人脸数据, 选取人脸的曲面特征和描述人脸特征相互关系矩阵的主分量特征作为人脸表示特征, 给出了各特征的提取方法及同类特征的相似性度量, 进而提出了一种对各类特征进行加权融合的方法, 即通过分析不同特征的分类识别能力, 根据Fisher的线性判别准则, 以类内和类间特征相似度的均值差与类内和类间的散度平方和之比的大小作为该类特征权重, 在决策层为不同的特征赋予不同的权重. 最后, 基于公开发布的BJUT-3D三维人脸数据库进行了识别性能实验. 实验结果证明, 本文的特征融合方法比一般的加权策略有更好的识别性能．     

一种自动鲁棒的三维人脸重建方法

三维人脸模型已经广泛应用到视频电话、视频会议、影视制作、电脑游戏、人脸识别等多个领域。目前三维人脸建模一般使用多幅图像，且要求表情中性。本文提出了基于正、侧面任意表情三维人脸重建方法。首先对二维图像中的人脸进行特征提取，然后基于三维人脸统计模型，通过缩放、平移、旋转等方法，及全局和局部匹配，获得特定的三维人脸。基于二维图像中的人脸纹理信息，通过纹理映射，获得完整的三维人脸。通过对大量实际二维人脸图像的三维人脸重建，证实了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

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     

基于三维数据的人脸表情识别

为了充分利用三维图像,在前人的二维图像研究的基础上,该文提出了一种新的基于三维数据的人脸表情识别方法。在此方法中,根据三维成像仪的特性,直接利用得到的三维数据进行分析处理,避免了传统的通过二维图像生成三维图像的特点创建了新的模版匹配方法,同时也结合了原始的二维图像进行特征点识别,然后综合分析特征点的性质完成人验表情识别,实验表明,该方法能够对六种人脸表情进行识别,有较高的识别率。     

基于排除算法的快速三维人脸识别方法

提出了一种基于排除算法的快速三维人脸识别方法. 首先, 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)对自动切割的不同姿态人脸进行校正, 将所有人脸转换到统一的坐标系下; 然后提取人脸侧面轮廓线, 利用基于LTS-Hausdorff距离的轮廓线对齐方法对库集对象进行排除; 最后, 采用基于刚性区域的改进迭代最近点(Iterative closest point, ICP)算法对剩余的库集模型进行精确匹配, 给出最终识别结果. 在FRGC V2.0人脸数据库的实验结果表明, 该方法具有较好的实时性和鲁棒性.     

基于SVM和D-S理论的三维人脸识别

针对三维人脸识别算法中的高精度分类器设计问题,采用人脸全局特征和局部特征共四个相互独立的多特征信息分类后进行D-S数据融合技术来实现。通过SVM分类器对三维人脸图像中相互独立的全局特征（面廓）和局部特征（眼睛、鼻子和嘴）共四个特征进行一对一的单特征识别,并将其结果进行数据归一化处理后,作为D-S证据理论的BPA,按照D-S理论融合全局特征和局部特征数据,计算出更加准确的识别结果。经过融合数据结果分析,发现该算法可靠有效,大大提高了三维人脸的识别效率。     

3D/4D facial expression analysis: An advanced annotated face model approach

Facial expression analysis has interested many researchers in the past decade due to its potential applications in various fields such as human–computer interaction, psychological studies, and facial animation. Three-dimensional facial data has been proven to be insensitive to illumination condition and head pose, and has hence gathered attention in recent years. In this paper, we focus on discrete expression classification using 3D data from the human face. The paper is divided in two parts. In the first part, we present improvement to the fitting of the Annotated Face Model (AFM) so that a dense point correspondence can be found in terms of both position and semantics among static 3D face scans or frames in 3D face sequences. Then, an expression recognition framework on static 3D images is presented. It is based on a Point Distribution Model (PDM) which can be built on different features. In the second part of this article, a systematic pipeline that operates on dynamic 3D sequences (4D datasets or 3D videos) is proposed and alternative modules are investigated as a comparative study. We evaluated both 3D and 4D Facial Expression Recognition pipelines on two publicly available facial expression databases and obtained promising results.     

三维人脸建模与应用

三维建模是计算机视觉和计算机图形学领域中一个基本的问题，人脸借助其特有的普遍性和易用性成为众多先进三维建模算法的实验平台。但是由于人脸的复杂性、易变性，建立逼真的三维人脸模型成为众多研究者挑战的课题。本文分析了三维人脸建模的研究内容和研究难点，总结了1990年以来出现的最新方法和进展，从三维数据的获取、标准三维人脸建模、特定三维人脸建模及应用等三维建模的几个主要环节进行了分类综述，重点介绍了一些主要算法的基本思路和最新进展，并对该领域的研究热点和方向作了较为详细的分析。     

几何不变性及其在3D物体识别中的应用

三维物体识别是计算机视觉研究的重要内容之一，它要求从3D物体的2D图象中识别和定位物体．由于物体成像时会受到观察视角、摄像机参数的影响，因此使得同一物体在不同观察视角、不同摄像机参数等条件下所得到的图象存在差异．但由于几何不变性方法可以有效地消除这种差异带给3D物体识别的不利影响，所以，近20年来这种方法受到了广泛的关注和研究．为使人们了解该领域的研究现状，以对该领域的研究有所启发，首先讨论了基于几何不变性的3D物体识别方法的研究内容，包括研究的几何框架和其不变性以及几何不变性在3D物体识别中的主要应用；其次，总结性地评述了该领域的研究现状；最后，提出了研究的发展方向．     

BJUT-3D三维人脸数据库及其处理技术

BJUT-3D是目前国际上最大的中国人的三维人脸数据库,其中包括经过顸处理的1200名中国人的三维人脸数据,这一数据资源对于三维人脸识别与建模方面的研究有重要意义.首先介绍了BJUT-3D数据库的数据获取条件、数据形式,并针对数据库建立过程中数据预处理技术进行了讨论.最后作为数据库的直接应用,进行了多姿态人脸识别和人脸姿态估计算法的研究.实验结果证实,该算法具有良好的性能.     

二维及三维多模人脸数据库构建

基于图像的二维人脸识别技术日趋成熟,但仍受光照、姿态和表情等变化的影响。利用三维人脸模型提高人脸识别性能并将其应用于实际成为近几年学术界的研究趋势。本文提出了SWJTU-MF多模人脸数据库(SWJTU multimodal face database, SWJTU-MF Database),包 含200个中性表情中国人的4种人脸样本数据,包括可见光图像、二维视频序列、三维人脸(高精度)和立体视频序列。本文首先分类介绍现有的三维人脸识别算法,然后概述相关的多模人脸数据库,接着提出SWJTU-MF多模人脸数据库,并说明数据库的采集装置、采集环境、采集过程及数据内容,随后简要展示数据标准化过程。最后讨论本数据库面向的应用研究,并给出SWJTU-MF建议的评测协议。