驾驶人状态监视系统面部定位算法设计

主要研究驾驶人的面部定位设计,可以限定图像采集的背景,引入了帧间信息处理技术,采用差分分析方法并利用二值化进行图像相关处理,利用水平和垂直投影方法进行粗略的头肩定位、依据直方图均衡化与原图像的差值二值化进一步精确定位人脸、该算法运算速度快、定位准确,试验效果好,达到了实时性的目的．     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

人脸图像特征点的定位与提取方法的研究

对于复杂的人脸模式，脸部特征定位是人脸自动识别技术的关键.对人脸图像特征点的定位过程和提取算法进行了研究.通过对人脸图像进行增强与平滑等预处理，并生成清晰完整的二值化图像；利用灰度积分投影曲线确定人脸区域，以缩小定位范围；同时找到垂直方向上人脸特征的大致位置，以便进行下一步的特征提取工作；以粗定位为基准，按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法，在简化处理的同时，可准确提取正面人脸图像中的特征点.实践证明，该方法直观、可靠，具有良好的实用性.     

融合多通道信息的二维人脸识别

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.     

基于隐马尔可夫模型的人脸特征标注和识别

传统的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法需要对原始人脸图像进行光照补偿、人脸旋转等预处理,而且模型对人脸姿势、表情、局部特征变化等非常敏感.为解决此问题,提出一种基于高斯隐马尔可夫模型的人脸特征标注方法,该方法假定人脸图像中人脸和人脸特征两个区域的灰度值服从两个不同的高斯分布,并将这两个分布作为隐马尔可夫模型的状态集合.同时,将灰度人脸图像转换为一维的灰度值序列作为观测序列,通过模型预测状态序列以实现人脸特征的标注和定位,并基于该模型建立人脸数据库,对未知人脸进行识别.在ORL人脸库和自建人脸库的测试中,均取得较高的标注准确率和识别准确率.     

一种快速人脸目标检测和跟踪算法

以人脸为运动目标,利用图像的YUV模型和颜色检测算法在小范围内搜索,即时获得人脸的模板图像．在对序列图像进行目标搜索时,将金字塔方法和序贯相似匹配方法相结合,并采用粗精结合的两步匹配算法,获得运动目标的准确轨迹．实验证明,与传统的模板匹配算法相比,该算法的计算量大大降低,较大程度地提高了运动目标检测的速度．     

基于免疫算法的人脸检测

提出了一种定位准确的、鲁棒的人脸检测方法,新方法根据人的面部结构知识得到人脸椭圆模板,利用免疫遗传算法在新的灰度图像中进行模板匹配,以确定人脸在新的图像中的位置.实验结果表明,在中等复杂背景下的人脸定位应用中,该方法与遗传算法以及改进的遗传算法相比较,定位更加准确,并且有较高的抗干扰性能,而且该方法对光照、人脸姿态、表情及其他噪声具有较强的鲁棒性.     

基于人脸色温的拼接图像篡改检测

针对人脸拼接篡改图像,提出一种判断人脸合成的图像篡改检测方法。以人脸作为检测目标,利用目标检测技术,对图像中的人脸进行定位后估计人脸色温,然后估计参考色温,计算人脸色温与参考色温的色温距离,找出色温异常的检测目标视为篡改目标,并用该算法定位出篡改目标的精确位置。实验结果验证了该算法具有的有效性。     

基于AdaBoost和ASM算法的人眼定位

针对人脸识别中眼睛定位不准的问题,提出了一种有效的人眼定位方法。该方法首先计算图像的积分图,然后利用基于Haar-like特征的AdaBoost级联分类器检测出图像中人脸的位置,最后再利用主动形状模型(ASM)算法精确定位出人眼。该方法在JAFFE人脸库和自建人脸库上表现出良好的性能,定位准确率达99%以上。实验结果表明,该方法对人眼的定位准确、快速。     

利用测地距离的三维人脸定位算法

针对传统的二维人脸定位,无法克服旋转、表情、姿态等因素带来的问题,同时传统定位算法的准确率较低,算法在三维人脸模型的基础上,加入测地距离,提出利用测地距离的三维人脸定位算法。首先输入待检测的三维人脸图像,对其进行维纳滤波预处理,在预处理后的图像中进行鼻尖点定位,进而找到人脸的位置,在待检测图像中标记所得到的人脸区域。算法在三维人脸库FRGC和BU-3DFE上进行实验,利用深度信息定位方法和SPIDER特征点定位方法进行对比,实验结果表明本算法的定位准确率更高,鲁棒性更强。     

人脸图像检索系统的设计

为了能直接通过图像检索自己所需要的信息,提出了一种直接根据人脸图像来检索信息的技术,采用基于重心模板匹配的人脸检测技术与主成分分析方法、线性判别分析方法相结合的人脸识别技术设计并实现了一个人脸图像检索系统.该系统对于视频序列和大容量的人脸数据库能够实时进行人脸图像检索.实验结果表明:该系统交互性好,检索准确率高,检索时间短,能较好地满足用户的要求.     

基于SIFT特征的视频内头部姿态估计

基于对头部左右转动时脸部图像上点之间距离变化特性的分析,提出基于SIFT特征的单摄像头近距离视频图像序列内头部姿态估计算法。该方法首先在脸部图像上提取SIFT特征点,然后对两幅图像进行SIFT特征匹配,基于匹配的特征点之间距离的变化性质判断两幅图像内头部的相对转向与转动程度,得到头部姿态估计结果。在人脸库和视频图像上的实验表明,该方法使用简单,且具有较高的正确度。     

人眼定位及其在视频会议中的应用

人眼检测对于人脸的自动识别非常重要。本文提出了一种视频图像序列中快速人眼定位的方法。确定一个眼睛窗口,综合利用窗口内灰度的均值、灰度方差的均值、梯度的均值并结合色度信息来进行眼睛的检测。将提出的眼睛定位的方法应用到视频会议中,从多个摄像机得到的图像中,根据一个判断函数判断出正面人脸图像。实验结果表明,所提算法能够迅速准确的检测出眼睛并且能够正确的判断出正面人脸图像。     

基于OpenCV人眼定位的人脸检测方法

如何准确地定位人脸是人脸识别中非常关键而且重要的一步。笔者提出一种基于OpenCV人眼定位的人脸检测方法。利用从摄像头得到的视频图像中随机获取的单帧图像作为待处理人脸图像,通过人眼定位、图像旋转、分割以及缩放得到标准化后的人脸图像,再经过ART2神经网络的学习认知,计算其识别率。对比实验说明此方法能够应用于人脸识别,并具有较快的识别速度和良好的识别率,特别方便于实际应用。     

一种基于相关反馈的视频人脸算法

在保局投影算法(LPP)及支持向量机(SVM)的基础上提出了一种基于相关反馈的视频人脸识别算法． 该算法通过合理的数据建模提取出视频中的时空连续性语义信息,同时能够发现人脸数据中内在的非线性结构信息而获得低维本质的流形结构,还能通过反馈学习来增加样本的标记类别．在UCSD/Honda视频人脸数据库和自采集数据库上进行比较的实验结果表明,该算法能够获得更好的识别效果．     

基于仿射光流场的视频图像镶嵌技术

为获取宽视场的场景图像,提出了一种利用仿射光流场进行视频图像镶嵌的方法,首先根据光流约束方程,建立了关于图像间仿射变换参数的目标甬数,然后通过最小化目标函数计算出图像间的仿射变换参数,再根据计算出来的仿射变换参数实现图像的配准,最后通过图像融合获取无缝镶嵌场景图像．实验表明,该方法可以有效地避免误拼接,可以获得较好的镶嵌结果．     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法。对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据。实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解。     

一种视频图像中运动目标检测方法研究

针对序列图像中的运动目标检测问题,在独立分量分析的基本理论和算法的基础上,提出采用基于正交对称矩阵的快速定点算法对实际视频图像中的运动目标进行运动检测的方法。实验结果表明:该方法不仅能检测运动轨迹,还能提取运动目标的轮廓,并判断运动方向,是一种有效的运动目标检测方法。     

适应手脸遮挡手语视频的手势检测算法

针对手脸遮挡条件下的手语视频手势检测问题,提出一种基于力场（Force Field）转换的手势检测算法。首先分别计算手脸遮挡帧和纯脸部帧的力场图像,然后将力场图像分块并统计各分块直方图特征,再将相同空间位置的分块直方图对应相减,得到各分块直方图灰度分量差,最后将各分块直方图灰度分量差与灰度阈值进行比较获得手部位置。实验证明该算法能够实时进行手脸遮挡条件下的手势检测。     

大视场视频全景图生成研究

针对采用传统方法生成的视频全景图存在拼接裂缝和“鬼影”现象的问题，提出了一种新的大视场视频全景图生成算法．该算法基于快速傅立叶变换的图像配准算法，求取两相邻视频帧之间的配准系数，采用改进的线性系统法对配准系数进行全局优化．对存在运动物体的视频图像，采用启发式最优路径搜索算法寻找到图像间拼接的最佳缝合线，并使用多分辨率原理进行图像拼接后的平滑处理.实验结果表明，该算法优化了图像间的配准系数，平滑处理了拼接后的图像，减少了人工性缺陷，提高了视频全景图的真实感.