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在人脸图像识别优化的研究中,针对由单张人脸图像重建三维模型时对人脸图像姿态存在要求的问题,为了提高识别精度,提出基于单张人脸图像姿态预估计和主成分分析(PCA)的形状模型重建算法.首先由三维姿态估计方法得到人脸姿态,并建立人脸形状模型样本库,然后通过选取的特征点,利用主成分分析进行三维人脸形状模型的重构,最后利用径向基函数(RBF)变换和特征点坐标精确调整三维人脸形状模型,并进行仿真.仿真结果表明,重构的三维人脸形状模型效果良好,提高了精度,对有旋转姿态的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性. 相似文献
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针对人脸姿态估计往往存在姿态解不稳定和不能唯一确定人脸三维空间姿态的缺陷,准确提取人脸特征点及进行相应特征点深度值估计后,以人脸的多个特征点建立人脸模型,并利用人脸特征点近似估计人脸姿态,通过改进的BFGS(Broyden-Fletch-er-Goldfarb-Shanno)算法精确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明,该方法不仅可以获得稳定和唯一的3D人脸空间姿态,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。 相似文献
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摘 要:采用人脸特征点调整三维形变模型的方法应用于面部三维重建,但模型形变的计 算往往会产生误差,且耗时较长。因此运用人脸二维特征点对通用三维形变模型的拟合方法进 行改进,提出了一种视频流的多角度实时三维人脸重建方法。首先利用带有三层卷积网络的 CLNF 算法识别二维特征点,并跟踪特征点位置;然后由五官特征点位置估计头部姿态,更新 模型的表情系数,其结果再作用于 PCA 形状系数,促使当前三维模型发生形变;最后采用 ISOMAP 算法提取网格纹理信息,进行纹理融合形成特定人脸模型。实验结果表明,该方法在 人脸重建过程中具有更好的实时性能,且精确度有所提高。 相似文献
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脸部网络模型的建立是基于模型的人脸合成技术的关键步骤。提出了一种结合自动和交互方式,利用正交图象的三维人脸模型调整算法,首先利用区域增长法和矩形模板匹配确定正面图象中人脸及各特征区域的位置,利用变形模板自动提取人脸完整特征;然后交互地修正人脸特点的准确正面位置,并从侧面图象提取特征点的深度;最后算法自动确定脸部姿态和利用反向距离内插调整模型非特征点,获得输和人脸模型。实验结果表明,该算法简便实用,费时较少,具有一定的实用价值。 相似文献
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提出了一种基于三维模型的人脸姿态估计方法。首先根据人脸特征点重建出稀疏的三维人脸模型,然后基于三维模型采用线性回归的方法对人脸姿态进行初步估计,确定姿态范围,再对估计结果进行修正,从而对人脸姿态进行精确估计。实验表明,该方法具有较好的估计效果,提高了姿态估计精度。 相似文献
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三维人脸识别因能克服二维人脸识别易受光照,姿态和表情等因素影响的缺点,从而日益受到关注和重视.文中针对三维人脸实时成像系统所获得的不同姿态下的三维人脸深度图,提出一种人脸识别方法(FDAC).首先利用微分几何相关理论来指导三维深度人脸深度图的校正,再根据曲面等高线来描述人脸的面部特征并使用傅里叶描绘子实现特征提取,最后利用提取的等高线特征进行人脸分类识别.实验结果表明,FDAC方法对于不同姿态下的三维人脸图像有较好的识别率,并且在时间开销方面优于常规的特征脸识别方法. 相似文献
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针对二维人像的三维姿态估计,结合标准脸型、人脸的统计知识和射影几何提出一种方法:多次选取标准脸型眼角点、嘴角点、鼻下点等特征点得到特征三角形并确定人脸三维模型;其次计算人脸三维模型参数;基于透视投影模型计算旋转矩阵;基于最小二乘法计算三维姿态。提取的特征点易于标定,无需任何辅助设备,具有一定的准确性。 相似文献
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提出一种新的三维人脸建模方法,该方法首先运用双目立体视觉原理从不同角度获得人脸的两张照片,在一张照片上选定特征点,通过匹配在另一张照片上得到对应的特征点,然后从空间立体几何知识出发,根据两张照片上特征点的坐标以及拍摄时的参数,计算其三维坐标,利用支持向量回归机(SVR)对其进行回归预测建模,最后经纹理贴图,得到具有纹理特征的特定三维人脸模型。仿真实验结果表明,该方法获得的三维人脸模型较为逼真。 相似文献
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人脸合成由于会受到光线、环境背景、头的姿态等的影响,在实时互动合成时常常难以得到满意的结果。针对虚拟交互展示中人脸互动合成的需求,本文基于快速样本学习的人脸检测,采用基于人脸细化参数化模板的快速特征点定位,最后实现人脸快速合成算法,实时生成用于科技馆展示的不同参观者的完美脸型效果。 相似文献
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针对复杂环境下的深度图像手势特征提取信息冗余量大、编码不稳定等问题,提出了一种改进的基于曲率局部二值模式(LBP)的深度图像手势特征提取算法。该算法首先通过坐标转换将分割出的手势深度数据转换为点云数据;其次利用移动最小二乘法对手势点云数据进行曲面拟合;然后计算出能够更加准确描述物体三维表面几何信息特征的高斯曲率;最后利用改进的LBP均匀模式对高斯曲率数据进行编码形成特征向量。在美国手语(ASL)手势数据库上该算法的平均识别率达到了92.1%,与3D局部二值模式(3DLBP)和梯度LBP相比分别提高了18.5个百分点和13.7个百分点。实验结果表明,该算法可以区分外部轮廓相似但内部结构不同的手势,有效提高了在描述手势深度图像内部细节方面的准确性。 相似文献
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首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割,分割出手势区域,使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪,获得手势中心点的位置.在此基础上,记录各帧中心点位置,得到运动轨迹,利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别.该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别,无需特征选择或训练样本的搜集.最后,采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现,并采用HLS硬件加速工具进行算法加速.实验结果表明,该算法可实现较精确的手势识别,接受弹性的输入采样,识别正确率在95%以上,且通过硬件加速后,可在嵌入式平台中实时识别,具有较好的实时性. 相似文献
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Daehwan Kim Author Vitae Author Vitae Daijin Kim Author Vitae 《Pattern recognition》2007,40(11):3012-3026
Existing gesture segmentations use the backward spotting scheme that first detects the end point, then traces back to the start point and sends the extracted gesture segment to the hidden Markov model (HMM) for gesture recognition. This makes an inevitable time delay between the gesture segmentation and recognition and is not appropriate for continuous gesture recognition. To solve this problem, we propose a forward spotting scheme that executes gesture segmentation and recognition simultaneously. The start and end points of gestures are determined by zero crossing from negative to positive (or from positive to negative) of a competitive differential observation probability that is defined by the difference of observation probability between the maximal gesture and the non-gesture. We also propose the sliding window and accumulative HMMs. The former is used to alleviate the effect of incomplete feature extraction on the observation probability and the latter improves the gesture recognition rate greatly by accepting all accumulated gesture segments between the start and end points and deciding the gesture type by a majority vote of all intermediate recognition results. We use the predetermined association mapping to determine the 3D articulation data, which reduces the feature extraction time greatly. We apply the proposed simultaneous gesture segmentation and recognition method to recognize the upper-body gestures for controlling the curtains and lights in a smart home environment. Experimental results show that the proposed method has a good recognition rate of 95.42% for continuously changing gestures. 相似文献
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为了确保跟踪算法能够实时跟踪上高速移动的目标并且记录目标的三维坐标.本系统使用了一种基于KCF(Kernelized Correlation Filters)的高速跟踪算法来保证系统能够跟踪到移动速度较快的目标.首先,使用KCF跟踪算法来跟踪目标;然后,利用ORB特征点检测来计算目标特征点从而找到多摄像机中对应的点,找到对应点之后利用多摄像机的三维重建原理计算出每一帧中目标物体的三维坐标点;最后,用多项式对每一帧运动轨迹的离散点进行拟合得到最终的运行轨迹.实验结果证明该算法能够有效跟踪目标,整个系统能够满足实际的需求. 相似文献
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基于双目立体匹配算法PatchMatch算法,提出了一种获取人脸三维点云的算法。该算法对局部立体匹配算法PatchMatch进行了优化。该方法既不需要昂贵的设备,也不需要通用的人脸三维模型,而是结合了人脸的拓扑结构信息以及立体视觉局部优化算法。此方法采用非接触式的双目视觉采集技术获取左右视角的人脸图像,利用回归树集合(ensemble of regression trees,ERT)算法对人脸图像进行关键点定位,恢复人脸稀疏的视差估计,运用线性插值方法初步估计脸部的稠密视差值,并结合局部立体匹配算法对得到的视差结果进行平滑处理,重建人脸的三维点云信息。实验结果表明,这种算法能够还原出光滑的稠密人脸三维点云信息,在人脸Bosphorus数据库上取得了更加准确的人脸重建结果。 相似文献