基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

基于3D人脸识别研究的探索

2D人脸识别技术目前已经成熟,但由于单一的2D图像不能提供识别所需要的完整信息,所以识别精度难以提高。在人脸识别过程中,特征提取是影响识别效果的一个重要环节,该文在传统的主成分分析法和由此改进的2DPCA方法的基础上提出了3D人脸识别方法,该方法将人脸图象分为几个部分分别进行特征提取,充分考虑每个部分所包含的特征信息量的多少,在分类时赋予它们不同的权值。因此将人脸用立体图像来表示进行识别,以提高其精度是目前极富挑战性的前沿课题。     

刚性区域特征点的3维人脸识别

目的 针对3维人脸识别中存在表情变化的问题,提出了一种基于刚性区域特征点的3维人脸识别方法。方法 该方法首先在人脸纹理图像上提取人脸图像的特征点,并删除非刚性区域内的特征点,然后根据采样点的序号,在人脸空间几何信息上得到人脸图像特征点的3维几何信息,并建立以特征点为中心的刚性区域内的子区域,最后以子区域为局部特征进行人脸识别测试,得到不同子区域对人脸识别的贡献,并以此作为依据对人脸识别的结果进行加权统计。结果 在FRGC v2.0的3维人脸数据库上进行实验测试,该方法的识别准确率为98.5%,当错误接受率（FAR）为0.001时的验证率为99.2%,结果表明,该方法对非中性表情下的3维人脸识别具有很好的准确性。结论 该方法可以有效克服表情变化对3维人脸识别的影响,同时对3维数据中存在的空洞和尖锐噪声等因素具有较好的鲁棒性,对提高3维人脸识别性能具有重要意义。     

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     

基于球面调和函数的3-D人脸识别方法

根据3-D数据的优势,利用图像成像原理和球面调和函数理论,结合3-D投影原理和PCA技术建立了一个3-D人脸模型.该模型用不受光线影响的低维线性子空间的基向量来表示,将结构和纹理两个3-D信息作为整体进行考虑,使得模型只需要通过一组参数简单描述.由于本文构建的3-D模型只与人脸的内在属性有关,与光线无关,因此能够排除光线对人脸识别率的影响,本文在AR人脸数据库上的识别实验证明了本文方法的有效性.     

基于眼裂的人脸图像归一化

针对人脸识别中图像前期处理的人脸图像归一化问题,用AdaBoost Cascade方法检测出人脸和眼裂,提出以两眼裂中心点连线为基准进行水平旋转和尺度的归一化矫正方法。与通常的利用两眼瞳距方法相比较,该方法更加快速准确,能处理多达20°的倾斜,对戴眼镜、图像模糊、俯视、仰视、斜视等情况的鲁棒性更好。     

单幅人脸图像的全景纹理图生成方法

目的针对从单幅人脸图像中恢复面部纹理图时获得的信息不完整、纹理细节不够真实等问题,提出一种基于生成对抗网络的人脸全景纹理图生成方法。方法将2维人脸图像与3维人脸模型之间的特征关系转换为编码器中的条件参数,从图像数据与人脸条件参数的多元高斯分布中得到隐层数据的概率分布,用于在生成器中学习人物的头面部纹理特征。在新创建的人脸纹理图数据集上训练一个全景纹理图生成模型,利用不同属性的鉴别器对输出结果进行评估反馈,提升生成纹理图的完整性和真实性。结果实验与当前最新方法进行了比较,在Celeb A-HQ和LFW(labled faces in the wild)数据集中随机选取单幅正面人脸测试图像,经生成结果的可视化对比及3维映射显示效果对比,纹理图的完整度和显示效果均优于其他方法。通过全局和面部区域的像素量化指标进行数据比较,相比于UVGAN,全局峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和全局结构相似性(structural similarity index,SSIM)分别提高了7.9 d B和0.088,局部PSNR和局部SSIM分别提高了2.8 d B和0...     

基于聚类优化主动模型人脸识别算法研究

研究人脸识别和跟踪准确度问题。针对在使用大数据样本进行训练前提下,以往AAM算法人脸识别与定位不准确的缺陷,提出了一种新的利用聚类算法对样本空间进行划分,并在此基础上训练多个AAM的分层人脸识别和跟踪算法。首先利用所有训练样本训练得到初始AAM,然后利用一个全新的相似度计算公式,将所有训练样本划分成若干个子类别,在此基础上,针对每个子类别,训练一个相对稳定的AAM。在识别与跟踪过程中,先使用初始AAM进行定位,然后根据子类AAM进行精细化定位,从而得到比以往算法更为精确的定位效果。仿真结果显示改进的算法能准确定位出人脸所在位置,并且具有很高的运算效率,可以方便的实现实时监控系统的人脸跟踪定位及识别等目标。     

基于FPGA的二维相关测速方法研究

在对双继电器相关函数的讨论的基础上,提出了一种基于FPGA的二维相关测速算法.该算法中以异或逻辑运算代替常规算法中的乘法,可以利用FPGA同时处理几十甚至上百路的运算,提高了相关运算的速度,使得利用二维相关算法测量运动物体的速度成为可能.     

基于特征互补图像的人脸识别仿真研究

研究人脸识别精度问题。由于人脸图像中存在大量干扰信息的缺点,而造成了人脸识别正确率下降,为了解决上述问题,提出了一种基于特征互补图像快速特征融合算法。算法通过对人脸图像的位平面切片图像分析,采用位平面图像分解法,通过各种合成策略构造多幅样本图像。并突出高位平面图像,采用两种加权策略将每一幅人脸图像样本都生成"特征互补图像"。然后,直接用图像的二维典型相关分析(2DCCA)法对两种特征互补图像进行特征抽取。最后通过在ORL国际标准人脸库上进行的实验,结果表明,高位平面图像的典型相关鉴别特征提高了正确识别率,并且因为摒弃了原始人脸图像的大部分干扰信息所以具有更强的鲁棒性。     

一种改进的利用五官特征的人脸识别方法

提出一种利用人脸五官区域特征来取代整张人脸的识别方法,解决肤色区域受光线变化时识别率不高的问题.首先是用Active Appearance Model(AAM)侦测出所需要的五官影像,然后使用Principal Component Analysis(PCA)分别抽取五官的特征向量同时降低数据维度,将特征向量用K-means方法分类,再使用Support Vector Machine(SVM)K个类别的数据训练出一个分类模型.最后识别时,将各个模块的识别结果用投票法整合.通过实验表明去除掉容易受到光线影响的肤色区域,改以五官特征为识别的依据是可行的.相对于EigenFace方法的识别率,也有了显著提升.     

基于PAD理论的人脸情感识别

情感计算的一个重要任务是情感建模。提出了在人脸情感的视觉识别范畴中基于PAD理论的情感建模。根据Mehrabian提出的PAD 3维情感理论,建立了EBM(emotional block model)模型,进行了非典型情感识别的尝试。采用88特征点的Gabor特征和SVM算法在Cohn-Kanade数据集上进行了非典型情感识别以及典型情感识别的实验,并就典型情感的识别与基本情感模型比较。实验结果表明,无论是识别非典型情感还是典型情感,基于PAD理论建立的情感模型都是可靠的。在会聚度高的情感子空间上的识别率比会聚度低的情感子空间高。     

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。     

AU-aware Algorithm for 3D Facial Reconstruction

As a critical task in computer vision and animation, 3D face reconstruction can provide 3D model structures and rich semantic information for multi-modal facial applications. However, monocular 2D facial images lack depth information and the parameters of the predicted facial model are not reliable, which causes poor reconstruction results. We propose to employ facial Action Unit (AU) and key facial points which are highly correlated with model parameters as a bridge to guide the regression of model-related parameters and thus solve the ill-posed monocular face reconstruction. Based on existing face reconstruction datasets, we provide a complete semi-automatic labeling scheme for facial AUs and construct a 300W-LP-AU dataset. Furthermore, a 3D face reconstruction algorithm based on AU awareness is put forward to realize end-to-end multi-tasking learning and reduce the overall training difficulty. Experimental results show that the algorithm can improve the face reconstruction performance, with high fidelity of the rebuilt facial model.     

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。     

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。     

基于多分类器融合算法的3D人脸年龄识别

为了提高人脸识别中待测人脸图像年龄估计的正确率,提出了一种基于多分类器融合的3D人脸年龄识别算法.首先.利用人脸的纹理信息将二维图像映射到标准三维模型上,并以贝叶斯决策理论为基础,对Kittler提出的多分类器融合算法理论框架及其组合规则进行了详细的研究、讨论和改进,然后应用改进后的多分类器组合规则将多个单独识别分类器加以融合以达到分类未知年龄目标人脸的目的,并估计人脸年龄.实验结果表明,算法可有效估计日标人脸年龄,并减小估计误差.     

基于HMM和微粒群优化算法的表情识别

提出基于微粒群优化算法(PSO)的隐马尔科夫模型(HMM)训练算法,分别用PSO和量子微粒群优化算法进行HMM的参数估计,以提高HMM的性能。将改进的HMM算法应用于人脸表情识别,采用离散余弦变换提取表情特征向量。实验结果表明,该算法能有效提高表情识别率,解决HMM的参数估计问题。     

A Facial Expression Emotion Recognition Based Human-robot Interaction System

A facial expression emotion recognition based human-robot interaction (FEER-HRI) system is proposed, for which a four-layer system framework is designed. The FEERHRI system enables the robots not only to recognize human emotions, but also to generate facial expression for adapting to human emotions. A facial emotion recognition method based on 2D-Gabor, uniform local binary pattern (LBP) operator, and multiclass extreme learning machine (ELM) classifier is presented, which is applied to real-time facial expression recognition for robots. Facial expressions of robots are represented by simple cartoon symbols and displayed by a LED screen equipped in the robots, which can be easily understood by human. Four scenarios, i.e., guiding, entertainment, home service and scene simulation are performed in the human-robot interaction experiment, in which smooth communication is realized by facial expression recognition of humans and facial expression generation of robots within 2 seconds. As a few prospective applications, the FEERHRI system can be applied in home service, smart home, safe driving, and so on.      

基于局部二元模式的人脸表情识别

提出了一种基于局部二元模式（LBP）和局部保全投影（LPP）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像分块处理,综合人脸局部和整体的特征;再使用LPP对表情特征降维,最后采用支持向量机对面部表情分类。在日本女性人脸表情库上实验表明,本文提出的方法有更好的识别率和更快的识别速度。