特定人脸的快速定制和肌肉驱动的表情动画

为解决特定人脸的真实模拟问题提供了一个简单而行之有效的方法,首先,给出特定人脸的正侧面正交图像,并提供了一个内嵌肌肉向量的一般人脸三维多边形网络模型,采用Snake技术自动配人脸特征线,基于特定人脸的特征线相对于一般人脸模型上的特征线的位移,变分插值一般人脸网络,适配特定人脸几何;然后,用多分辨率样条技术产生无缝的人脸纹理镶嵌图,纹理映射后生成高度真实感的能以任意视线方向观察的特定人脸;进而,通过组合特定人脸的肌肉向量的运动,变形模型,组合出特定人脸的各种表情,该方法能在廉价的PC平台上实现,快速、简单,而且具有真实感。     

一个基于正交图像重建虚拟人脸的快速方法

文中以较少的交互 ,给出克隆三维虚拟人脸的方法。即首先根据两幅人脸图像 ,对一般人脸模型进行整体变换 ,然后基于特定人脸的特征线相对于一般人脸模型上的特征线的位移 ,用变分插值技术变分一般人脸网格 ,适配特定人脸几何。最后用多分辨率样条技术产生无缝的人脸纹理镶嵌图(Mosaic) ,并对整个人脸模型进行纹理映射 ,从而生成高度真实感的能以任意视线方向观察的特定人脸。     

基于特征点的特定人脸三维网格的生成

提出了一种在通用人脸模型的基础上,依据特定人脸正面图象和侧面图象得到特定人脸的三维网格模型的方法。该方法首先从特定人脸正面和侧面图象上提取特征点,然后依据这些特征点信息对相应人脸网格模型进行特征点变换,在此基础上对其余非特征点使用插值变换,从而将特定人的特征信息溶入到通用人脸模型中去,由此得到特定人脸的三维网格模型。通过试验取得了一定的效果。     

基于二维图像的三维人脸建模技术

建立三维人脸模型和表情动画是计算机图形学领域的一个研究热点。文章提出了一种基于二维图像的三维人脸建模方法,首先在给定的人脸的正侧面照片上提取事先定义好的反映人脸特征的特征点信息,与一个一般人脸模型上对应点的信息进行比较和修改,得到反映给定人脸特征的特定人脸模型。最后使用纹理映射技术给特定人脸模型添加纹理信息,形成真实感的虚拟三维人脸模型。     

面向普通用户的3D虚拟人脸动画

为合成真实感人脸动画,提出一种实时的基于单摄像头的3D虚拟人脸动画方法.首先根据用户的单张正面人脸图像重建用户的3D人脸模型,并基于该人脸模型合成姿态、光照和表情变化的人脸图像,利用这些图像训练特定用户的局部纹理模型;然后使用摄像头拍摄人脸视频,利用特定用户的局部纹理模型跟踪人脸特征点;最后由跟踪结果和3D关键形状估计Blendshape系数,通过Blendshape模型合成的人脸动画.实验结果表明,该方法能实时合成真实感3D人脸动画,且只需要一个普通的摄像头,非常适合普通用户使用.     

具有真实感的三维虚拟特定人脸生成方法

三维人脸的计算机生成目前是一个具有挑战性的课题。如何在人脸复杂的、不规则的表面上建模以及如何反映出特定人脸间的个体差异是现真实人脸模拟的两大主要困难所在。本文针对后者,提出了一种新的三维特定人脸生成方法,该方法基于人脸模型变形技术,允许模拟者在交互方式下将一般人脸几何模型和豫先提供的特定人脸多方面图像之间进形特征校准,进而得到特定人脸三维模型,该模型将精确地反映特定人脸的诸特征,同时,这种变形技术     

一个实用的人脸定制和表情动画编辑系统

介绍了一个简单而行之有效的特定人脸定制和表情动画的编辑系统，首先给定一个内嵌肌肉向量的一般人脸三维多边形网络模型并提供特定人脸的正侧面正交图象，然后采用snake技术自动适配人脸特征线，变分一般模型定制出三维虚拟人脸；接着再用多分辨率样条技术产生无缝的人脸纹理镶嵌图，进而生成高度真实感的虚拟特定人脸，由内嵌肌肉向量的参数化表示，通过编辑参数能赋予三维虚拟人脸各种丰富的表情。由于变分后人脸模型的拓扑不变，因此可用基于三角化的图象metamorphosis实现不同特定人脸间的三维morph，该系统能在廉价的PC平台上实现，其快速、简单而且具有真实感，具有很大的实用价值。     

基于径向基函数的虚拟人脸合成方法

提出一种基于径向基函数的虚拟人脸合成方法.该方法根据正侧面图像获取人脸特征点的三维数据;利用基于径向基函数的散乱数据插值方法对通用人脸模型进行整体变形得到特定的人脸模型,并对模型进行Bezier磨光;将合成的人脸无缝拼接纹理图映射到特定的人脸模型.实验结果表明,合成的虚拟人脸具有较强的真实感.     

全自动的基于MPEG-4的任意拓扑结构人脸动画

构造任意拓扑结构人脸网格的人脸动画定义表是基于MPEG-4的任意拓扑结构人脸动画系统的关键．通过搜索三维模型的二维纹理图像特征，提出一种自动地在任意拓扑结构三维人脸模型上定位特征点的方法．通过利用任意拓扑结构人脸模型上的三维特征点变形标准人脸模型，并根据标准人脸模型的动画定义表，实现了自动、准确地构造任意拓扑结构人脸模型动画定义表的方法．给定一个任意拓扑结构三维人脸模型，通过文中方法可以全自动地驱动所给人脸模型做动画．     

人体头部图像移植算法研究

本文针对将特定人体头部图象移植到视频图像序列中逐帧手工处理的状况,提出并实现一种相对定点位移的图像处理方法。首先采用差分图像法对视频图像中每帧图像及需要移植的特定图像进行人脸检测、定位,然后依据人脸特征并结合人脸肤色,找出特定图像人脸相对定点的位移量,根据位移量把特定人体头部图像移植到视频图像序列中去。实验证明该方法移植效果比较好,实现简单,高效。     

基于人脸认知模式的相似脸搜索

目的 人类对人脸认知模式的探索由来已久,并且已经成功应用于美容整形等研究领域。然而,目前在计算机视觉和模式识别领域,计算人脸相似度的方法没有考虑人对人脸的认知模式,使得现有方法的计算结果从人的认知习惯角度来讲并非最佳。为克服以上缺陷,提出一种基于人脸认知模式的相似脸搜索算法。方法 依据人脸认知模式,选取特征点,并计算特征量,构造各面部器官（眼睛、鼻子、嘴巴、脸型）分类模型,即面部器官形状相似性度量模型,并采用圆形LBP算子,计算两幅人脸对应器官的纹理相似度,二者综合作为相似脸搜索的依据。结果 分别用本文方法和代表相似脸搜索最高水平的Face++的方法对80幅正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像进行测试。本文方法的整体准确率高于Face++方法,其中,TOP1、TOP2最相似搜索结果准确率优势明显,均高出Face++方法12%以上。结论 实验结果表明,本文方法的搜索结果更加符合人脸认知模式,可应用于正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像的相似脸搜索。此外,还可以将此类基于认知模式的图像搜索思路推广应用于商业领域,如基于图像的相似网购商品搜索等。     

视频中多线索的人脸特征检测与跟踪

针对目前的人脸特征检测与跟踪算法存在的对环境适应能力差、缺乏自我检错能力的缺点，该文提出了一种多线索综合的新方法，多线索中包括基于深度信息的人脸区域粗分割，基于多关联模板匹配的人脸检测，利用多尺度Sobel卷积的特征提取，基于“特征眼”的人眼验证以及基于多视图的校验方法，多种线索互相补充，自我检错和纠错，对背景，光照及姿态变化具有较强的适应能力，实验表明该方法是有效的，鲁棒的。     

基于偏最小二乘回归的人脸身份和表情同步识别方法

将偏最小二乘回归方法用于人脸身份和表情的同步识别。首先,对每幅人脸图像进行脸部特征提取以及相应的语义特征定义。在脸部特征提取方面,从每幅图像中标定出若干脸部关键点位置,并提取图像在该关键点处的Gabor小波系数（Gabor特征）以及关键点的坐标值（几何特征）,作为该图像的输入特征。语义特征则定义为该人脸图像所属的表情类别信息以及所对应的人脸身份信息。其次,利用核主成分分析(KPCA)方法对脸部Gabor特征和几何特征进行融合,使得输入特征具有更好的识别特性;最后,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立脸部特征和语义特征之间的关系模型,并运用此模型对某一测试人脸图像进行表情和身份的同步识别。通过在JAFFE国际表情数据库和AR人脸数据库上的对比实验,证实了所提方法的有效性。     

脸部特征点的定位与提取方法

提出一种正面人脸关键特征点的自动提取方法。该方法选取两个瞳孔点、两个鼻孔点、鼻尖点、两个嘴角点共7个关键特征点进行自动标定的研究,通过在图像预处理阶段采用选择式掩模平滑算子和Fisher线性判别思想分别进行灰度图像的边缘检测和二值化处理,并结合灰度积分投影方法定位人脸区域,进一步应用人脸结构基本特征的先验知识定位面部主要器官,在此基础上结合Hough变换,SUSAN算子实现特征点的自动提取。实验证明：该方法能够准确、有效地标定人脸的关键特征点,具有一定的实用性,可应用于安全部门、身份证管理、电视会议等领域。     

人机交互中的人脸信息曲波分析

视觉交互是自然人机交互的重要组成部分,而人脸特征提取则是视觉交互成功的关键。针对小波变换难以充分描述人脸曲线特征的缺点,为了更好地提取人脸特征,将更符合人类视觉特性的曲波变换用于人脸信息处理,提出了结合曲波变换与Adaboost方法的人脸检测优化方法和基于曲波变换与SVM进行表情分析的新方法,并开展了人脸检测、人脸识别与表情分析的对比实验。实验结果显示,曲波变换在人脸特征提取中具有明显优势,从而为自然人机交互的下一步工作打下了坚实基础。     

基于个性特征的实时人脸比对方法

人脸的个性特征可以很好地描述某个人的人脸,而人脸个性特征的正确选择对人脸比对至关重要.因此提出了基于个性化特征分析的实时人脸比对方法.该方法首先利用Adaboost算法进行人脸定位,接着由主动表观模型AAM进行特征点的自动标定,然后给出了人脸个性特征参数的选择方法.在特征参数权重分析基础之上,提出了基于加权模板的人脸比对算法和模板阈值确定方法.实验结果表明,该方法不仅简单有效,而且在拒识率和误识率方面可以取得比较好的综合效果,适用于实时人脸考勤门禁系统.     

基于特征加权的人脸识别

现有的人脸识别方法通常未考虑不同特征或像素对识别结果的影响。实际上,人脸面部不同特征在人脸识别过程中的作用是不同的。研究了各个特征在识别中的作用,分别采用三种加权方法对人脸图像进行了预处理,并应用流行的人脸识别方法（联想记忆、主分量分析和Fisher线性判别分析）进行识别。最后用标准人脸库ORL进行了实验,实验结果表明特征加权方法对人脸识别是有效且通用的。     

基于颜色信息和几何不变性的人脸检测定位

由先验知识我们知道,2D人脸正面图像几何对称;然而,当姿态发生变化时,对于人脸这样的不规则3D几何体,不同的视角、不同的摄像机参数使得在透视成像下得到的图像也不同,并且发现正面人脸具有的对称特性也消失了,因此3D人脸的识别是十分困难的;提出一种从人脸特征的结构特殊性出发,利用2D人脸形状、面部特征等内在的几何约束关系构造射影不变的特征参数、特征关系的射影不变性,同时结合颜色物理信息的人脸检测定位方法,有效地避免了构造3D人脸模型的难题,增强了实验结果的效率、可靠性和稳定性.