基于活动轮廓模型的人脸轮廓提取

在传统的snake算法基础上,针对人脸轮廓提取这一课题,提出了一种初始化snake的方法,并对传统的snake算法进行了改进。实验结果表明,该方法能够较好地提取人脸轮廓,并在精确度和计算量方面大大优于边缘检测算子方法。     

基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法

针对在结构性噪声较严重的情况下 ,常规几何活动轮廓模型无法获得理想分割效果的问题 ,提出一种基于几何活动轮廓模型的人脸轮廓提取方法 ,该方法首先将人脸形状的椭圆性约束作为算子嵌入到几何活动轮廓模型中 ,并利用几何活动轮廓模型提取任意轮廓的优势来快速抽取出图象中类似椭圆的目标边缘 ;然后根据图象中人脸的先验知识 ,通过对检测到的椭圆目标进行进一步验证来找出最终人脸轮廓 .由于采用变分水平集方法做数值计算 ,因此该方法不仅能够自然地处理曲线的拓扑变化和能较精确地提取出图象中的人脸轮廓 ,而且同时可以给出人脸水平旋转的大致角度等信息 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .     

基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法

由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种基于混合能量泛函的几何活动轮廓模型,有效地避免了这些问题.首先,根据演化曲线的邻域信息赋予边缘点向外的张力,使曲线能够克服面部特征及面部饰物的干扰,引导其向外轮廓方向演化.鉴于肤色是面部最重要的特征,提出肤色能量,进一步提高了模型的鲁棒性.此外,提出一种基于单高斯模型的改进算法,能够估计出接近实际人脸外轮廓的初始位置,为轮廓演化奠定了基础.在两个公共人脸库上进行测试,该方法能够得到准确的人脸分割效果;以手工分割的结果为基准,该算法定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型.还用日常照片创建一个包含不同姿态、光照、复杂背景等因素、复杂的人脸库,分割结果表明,该方法能够克服这些因素的影响,取得了准确而稳定的人脸分割结果.     

基于几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割方法的研究

提出一种几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割的方法。此方法综合利用了分水岭算法以及几何活动轮廓模型算法,通过利用人脸的肤色特征、结构特征等逐级判别原理,从而实现了自动分割的目的。实验结果表明,采用此方法很好地实现了目标对象轮廓的自动分割,基本可达到与人工干预相近的效果。此方法同样可以广泛应用干人脸检测、图像自动分割、视频监控系统等领域。     

基于图像势能理论的目标轮廓特征提取方法

在进行模式识别和目标分类系统中,一种好的特征提取方法可以提高系统性能。采集图像势能并用于图像特征的提取与保存是二值图像处理的一个新方法和新理论。势能方法把每一个像素点所具有的势能按序收集、顺序存放,较好地保留了图像的特征,以便存储和分类。图像轮廓是一个对象区别于其他对象的最主要特征之一,运用势能理论计算出目标轮廓的势能,可以较好地表现出图像的特征,其计算速度快,运算量小,占用存储空间小,可用于目标识别和目标分类等领域。     

基于先验模板的人脸面部特征提取的研究

提出了一种全新的人脸脸部轮廓提取算法,即运用先验模板及交替补偿机制的方法提取脸部轮廓,实验证明,文中提出的特征提取算法高效且鲁棒性能好。     

基于区域的活动轮廓模型

基于区域几何活动轮廓模型已经成为目前最流行的图像分割方法之一。本文主要介绍了自Mumford-Shah模型提出以来基于区域几何活动轮廓模型的发展演变过程,分析其中几种典型模型,并对他们的优缺点加以评述,最后指出进一步的发展方向。     

基于混合特征提取的人脸情感识别研究

为了提高特征提取环节对表情识别率的影响,文中采用活动外观模型（AAM）提取整体形变信息,对眉毛及眼睛区域采用Gabor小波变换提取纹理信息,对嘴巴区域采用模板匹配法获取嘴部纹理信息,然后对提取的各个特征采用离散的隐马尔科夫模型得出6种表情概率,在识别阶段根据每个特征对6种表情的贡献权值分别进行特征加权融合,最后选择最大概率的表情作为表情识别结果。通过对10位女性6种表情图像进行训练实验,该方法有着良好的识别率。     

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于level set方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法，首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域，并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形，然后以此矩形作为初始曲线，采用一种改进的1evelset模型精确提取出入脸轮廓。由于图像序列中人脸是一直运动的，该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计，从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓，实验结果表明该方法是有效的。     

活动轮廓模型的图像分割方法综述

基于活动轮廓模型的图像分割方法作为计算机视觉应用领域的一个研究热点而倍受关注。文中首先阐述活动轮廓模型的数学模型及其相关的数值实现方法。然后以参数活动模型和几何活动模型的发展为主线, 对活动模型的发展进行综述, 对其应用于图像分割的经典方法、优势和所存在的问题进行比较性研究。最后对活动轮廓模型的未来发展进行展望。     

基于动态模板匹配的人脸面部特征提取的研究

根据动态模板匹配理论,提出了提取人脸部特征的系列算法,特是精确的轮廓描述而非简单的数字表达。实验证明,该方法具有 的鲁棒性和自适应性。     

基于Overcomplete ICA的人脸特征提取

人脸特征提取是人脸识别中最重要的一个环节,人脸特征提取的一种主要方法是寻找一系列的基图像,然后再把人脸表示为这一系列基图像的线性叠加。PCA和ICA在寻找基图像的过程中,源图像和基图像的数目都是相同的。本文提出了一种基于Overcomplete ICA的人脸特征提取方法,所得到的基图像数目要多于源图像数目。最后采用最小距离分离器进行人脸识别的实验,并与PCA和ICA的识别效果进行比较。     

基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法

特征提取是人脸识别的关键。特征提取方法一般需要预先把二维图像转化成一维图像向量。然而高维的图像向量会导致不能快速、精确地计算所需的协方差矩阵及其特征向量。针对该问题,提出了一种基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法(2D-LDG)。该方法继承一维局部鉴别高斯降维方法的优点,其目标函数是留一交叉验证误差的光滑逼近,并且只考虑训练样本的局部分布,对训练样本的全局分布不做任何假设。同时,2D-LDG直接对二维图像做特征提取,不需要事先把图像转化为维数巨大的图像向量,能快速、精确地计算协方差矩阵及其特征向量。在ORL、YaleB人脸数据库上的实验结果表明,2D-LDG特征提取方法有良好的识别效果。     

双窗目标特征提取算法研究

为了得到更加稳定性和准确性的目标特征,提出了一种双窗目标特征提取算法.首先在目标周围设置两个初始窗,其中小窗作为提出的改进活动轮廓模型的初始曲线;其次根据活动轮廓模型运动规则进行迭代得到目标的轮廓,作为特征提取的内窗.运用加权比例直方图法提取内、外窗的日标特征,根据设定的规则计算目标特征.最后通过实验证明了上述算法相对传统目标特征提取算法能够得到更佳准确的结果.     

基于遗传算法的主动轮廓模型

由 Kass等人提出的主动轮廓模型 ,本质上是一条能量最小化的轮廓曲线 .它作为一种全新的采用自上而下机制的图象目标提取方法 ,由于它有效地利用了高级信息 ,从而提高了目标提取的速度和准确性 ,已经在数字图象处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用 .原始的主动轮廓模型算法可以分为构造能量函数、推导欧拉方程、离散化和迭代求解 4步 .但该算法存在许多问题 ,为此在分析原始主动轮廓模型算法和一些改进算法的基础上 ,提出了一种基于遗传算法的主动轮廓模型算法 ,并给出实验结果 .实验结果证明 ,基于遗传算法的主动轮廓模型不仅成功地解决了原方法收敛易陷入局部最小值的问题 ,也提高了目标提取的成功率 .     

基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法

现有的大多数特征提取算法在提取人脸特征时,容易受到光照等外界因素的影响,从而导致后期人脸识别率下降。而方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)具有较强的光照鲁棒性,能够很好地减少由光照带来的干扰,但传统HOG在计算梯度幅值和方向时只计算水平和垂直方向上4个像素点对中间像素的影响,当外界环境变化时不能保证稳定性,因此提出一种基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法。该算法在计算梯度幅值和方向时考虑水平、垂直以及对角线上8个像素点对中间像素的影响,由于增加计算量导致特征提取时间也随之增加,因此引入Haar,借助Haar型特征运算简单、快捷的特点设计4组Haar型特征编码模式,按照改进的HOG特征计算方式提取人脸特征。在有光照等外界因素影响的FERET人脸数据库和Yale B扩展的人脸测试库中进行实验,实验结果表明,与GFC,LBP和其他文献中的HOG算法相比,该算法对光照具有更好的鲁棒性,能够在光照变化的环境下提高人脸识别率。该算法在FERET探测集fb,fc,dup1和dup2上的识别率分别为95.1%,80.9%,70.1%和63.2%,在Yale B中的识别率为89.1%。     

基于张量投票的主动轮廓边缘提取

提出一种基于张量投票的主动轮廓边缘提取算法。该算法对图像进行张量编码,将其转化为二阶对称的半正定张量,每个输入张量通过预定的投票域对邻近数据进行稀疏投票,投票后每个输入点收集自身获得的选票,再进行稠密投票,以获得轮廓的显要特征,从而实现主动轮廓的边缘提取。实验结果表明,该算法能有效提取图像轮廓边缘,得到较好的物体主动轮廓模型。     

改进snake模型的人脸拓扑轮廓提取

人脸所在的区域具有拓扑不变性,由此该论文根据大范围优先的原理,对人脸进行拓扑轮廓提取.针对传统的snake模型时初始轮廓点的选取的局限性以及不能很好的收敛于凹形区域,该文在进行人脸轮廓提取的时候,通过人脸特征器官定位,在此基础上确定出snake模型的初始轮廓.其次,使用GVF算法得到的力场作为snake模型的外部力,试...