基于轮廓线局部描述符的三维人脸识别

提出了一种基于等测地轮廓线的局部描述符来识别三维人脸。首先对三维人脸数据进行预处理, 得到统一的人脸区域并进行姿态归一化; 然后根据测地距离提取到鼻尖点相同距离的点组成等测地轮廓线, 对轮廓线进行重采样, 并对轮廓线上每个采样点的邻域提取局部描述符; 最后在建立测试人脸和库集人脸的点对应关系后进行局部描述符的加权融合和比较, 给出最终识别结果。算法在FRGC(face recognition grand challenge)v2. 0数据库上进行测试, 实验结果表明该方法具有较好的识别性能。     

基于局部线性投影的三维旋转人脸识别

本文在基于三维形态学模型的人脸识别研究中,运用局部线性投影算法(ProjectiveLLE,PLLE)取代了普遍使用的经典降维方法PCA,在高维空间中减小了降维过程中的线性失真。有效提高了所构建的三维形态学模型的质量,经实验证明该算法对于提高拟合的精度和大角度旋转人脸的识别率都取得了比较理想的效果。     

基于局部特征分析的人脸识别方法

对于人脸识别,人们在日常生活中并不陌生,在日常考勤、信用卡申请、信贷验证、房屋交易等场景都需要人脸识别的应用。而其他领域,比如罪犯识别、档案管理、信用验证等,人脸识别更是必不可少的辅助手段。但是人脸识别会受到很多因素影响如环境因素、相貌变化、技术差异等的影响,从而导致人脸识别结果的不同。所以如何区分不同面部差异、提取面部特征是人脸识别精确度的重要环节。     

一种三维模型形状检索描述符

为了解决基于关键字的搜索方式不能准确查找三维模型的问题,对三角网格形式的三维模型提出一种基于内容的模型搜索算法.首先将模型中的三角网格再次划分,增加形状函数的维度,定义了一种新的三维模型形状函数,以提高形状函数的准确性;然后确定三维模型的极轴,将三维模型绕任意轴的旋转转换为绕极轴旋转,增强了球面调和方法提取的形状描述符旋转不变性;最后根据形状描述符之间的欧氏距离来度量三维模型的相似程度.实验结果表明,该算法适用于基于内容的三维模型搜索,并且在准确性和时效性方面都令人满意.     

基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法

提出一种新的基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法.首先,在人脸纹理图像上分割目标区域,划分特征子区域,提取二维奇异点和奇异点邻域结构;然后,在人脸空间几何信息上标记三维奇异点及其邻域结构,并以奇异点和奇异点邻域结构的三维信息表征人脸特征;最后,采用奇异点邻域结构最近点方法识别人脸身份信息.实验结果表明,所提出方法在三维人脸识别方面具有较高的识别准确率和较好的鲁棒性能.     

基于仿射不变性的轮廓曲线局部描述符

特征点(角点、拐点、切点)只反映轮廓曲线的部分信息,为更精确地描述曲线,定义和提取一种特征点——弦高点,基于该特征点构造一种曲线局部描述符,并将其用于曲线匹配。定义的弦高点比现有的特征点更精确描述曲线的特性,能解决轮廓曲线平滑特征点少而不能被精确描述的问题。文中定义的弦高点和构造的识别向量都具有仿射不变性,且均为局部描述符,因而文中方法适合于仿射变换且在遮挡的情况下仍有效。理论分析和实验结果都证明该方法的有效性。     

一种基于区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法

为了克服表情变化致使三维人脸识别性能不佳的问题,提出基于鼻尖点区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法。首先,根据表情对人脸影响具有区域性的特点,提出仅依赖鼻尖点的表情不变区域（刚性区域）和表情易变（非刚性区域）划分方法;然后针对表情不变区域和表情易变区域使用不同的特征描述方式并计算匹配相似度;最后将表情不变区域和表情易变的相似度进行加权融合实现最终身份识别。提出的方法分别在FRGC v2.0和自建WiseFace表情人脸数据库上达到98.52%和99.01%的rank 1识别率,证明该方法对表情变化具有较强的鲁棒性。     

局部图像描述符最新研究进展

目的 局部图像描述符广泛应用于许多图像理解和计算机视觉应用领域,如图像分类、目标识别、图像检索、机器人导航、纹理分类等。SIFT算法的提出标志着现代局部图像描述符研究的开始。主要对最近发展的现代局部图像描述符进行了综述。方法 首先,介绍了4大类局部图像描述符:局部特征空间分布描述符、局部特征空间关联描述符、基于机器学习的局部描述符、扩展局部描述符(局部颜色描述符、局部RGB-D描述符、局部空时描述符)。对局部图像描述符进行了分析和分类,并总结了局部图像描述符的不变性、计算复杂度、应用领域、评价方法和评价数据集。最后,展望了局部图像描述符的未来研究方向。结果 近年来局部图像描述符研究取得了很大进展,提出了很多优秀的描述符,在辨别性、鲁棒性和实时性方面有了很大提高,应用领域不断拓展。结论 局部图像描述符应用广泛,是计算机视觉领域的重要基础研究。而目前,局部图像描述符还存在许多问题,还需进一步的深入研究。     

基于局部特征分析的人脸识别方法

在传统的弹性图匹配基础上，提出一种基于局部特征分析的人脸识别算法。该方法利用人脸的先验结构和人脸图像的灰度分布知识，首先粗略地找出人脸图像的特征点，然后利用人脸弹性图对特征点的位置进行调整。最后在各个特征点处计算Gabor变化的系数，人脸相应被表示为特征点处的Gabor系数集合，对提取的特征向量用几种不同的度量距离来进行分类，并给出测试结果。实验表明，该方法优于传统的Eigenface方法，特别适用于训练图像样本较少的情况。相对于传统的弹性图匹配方法，该方法由于人脸特征点预先被估算出，而不是在整个图像上搜索，所以大大减少了计算量。     

基于排除算法的快速三维人脸识别方法

提出了一种基于排除算法的快速三维人脸识别方法. 首先, 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)对自动切割的不同姿态人脸进行校正, 将所有人脸转换到统一的坐标系下; 然后提取人脸侧面轮廓线, 利用基于LTS-Hausdorff距离的轮廓线对齐方法对库集对象进行排除; 最后, 采用基于刚性区域的改进迭代最近点(Iterative closest point, ICP)算法对剩余的库集模型进行精确匹配, 给出最终识别结果. 在FRGC V2.0人脸数据库的实验结果表明, 该方法具有较好的实时性和鲁棒性.     

基于三维建模的眼镜遮挡下人脸识别

眼镜作为人脸特征的不稳定性是眼镜遮挡人脸识别的主要问题。为避免现有方法消除不稳定眼镜特征时带来的人脸特征丢失,将眼镜视为人脸固有部分,提出一种基于三维建模生成人脸虚拟样本补偿眼镜不稳定性的方法。三维建模方便眼镜模型参数的调节。通过调节眼镜参数,具体分析眼镜不同部分对人脸识别的影响,同时,针对影响严重的镜片模糊和反光,均做相应处理。CAL-PEAL的实验表明本文方法对识别性能的大幅度改善,并验证镜片处理的有效性。     

基于局部曲面特征直方图的点云识别

针对三维点云的快速识别问题,文中提出基于局部曲面特征直方图的点云识别算法.首先,采用循环体素滤波算法,将不同分辨率的点云滤波至指定分辨率.再基于邻域曲率均值最大的关键点查找算法选取点云局部特征较明显的点作为关键点,根据关键点邻域内点云重心与邻域曲面内各点的法线和距离的关系计算关键点的特征描述符.然后,根据临近关键点间的空间关系和特征描述符欧氏距离进行特征匹配.最后,采用多线程识别框架,加快在线识别速度.实验表明文中算法识别速度较快.     

基于流形学习的三维步态鲁棒识别方法

针对过去几乎都是在单目视觉的情况下进行步态识别研究的现状,提出一种基于立体视觉的步态识别方法。首先利用立体匹配技术获得人体轮廓的三维信息,并据此构造出三维人体轮廓描述子以获取人体的步态特征。接着通过平滑、去噪等预处理手段抑制噪声的影响,并采用流形学习构建低维流形进行特征降维。最后将最近邻分类器和最近邻模板分类器用于识别过程。采用该方法在PRLABⅡ立体步态数据库和不规则测试数据集ExN上进行实验,获得较高的识别率。实验结果表明,文中所提出的方法具有与行人行走路径到摄像机之间的距离无关的特点,且对于不完整的残缺步态序列、行人行为姿态的变化、携带物品和服饰变化等具有较强的鲁棒性。     

基于微分算子的三维人脸表情识别

基于拉普拉斯微分算子提出了一种用于三维人脸样本的表情识别方法。首先使用曲面变形的方法对三维人脸样本进行样本配准处理。然后基于拉普拉斯微分算子计算三维人脸的表情特征,并根据训练样本的特征向量集构建一个关于三维人脸表情的字典。最后使用稀疏表示方法对三维人脸表情进行识别分析。实验结果表明,该方法能够有效地提高三维人脸表情识别的准确率。     

基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构

现有人脸纹理重建方法对于人脸的皱纹、胡须、瞳孔颜色等重建效果往往不够细致.为了解决此问题,文中提出基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构.首先对2D人脸图像标准化,使用光照信息和对称纹理重构人脸自遮挡区域的纹理.然后依据2D-3D点对应关系从标准化的2D人脸图像获取相应的3D人脸纹理,结合人脸形状重构和纹理信息,得到最终的3D人脸重构结果.实验表明文中方法有效保留原始2D图像的纹理和光照信息,重构的人脸更自然,具有更丰富的人脸细节.     

多姿态人脸识别综述

多姿态人脸识别已成为人脸识别研究的重要方向之一。简要回顾人脸识别研究进展,针对近年来国内外出现的多姿态人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点,并做出简要评价。阐明多姿态人脸识别技术所面临的挑战,展望未来多姿态人脸识别研究的发展方向。     

中心误差扩散局部二值模式下的草图人脸识别

目前的草图人脸识别主要集中在人脸照片-草图之间的相互转换,以此减少照片-草图特征之间的差异,从而进行识别。文中提出一种使用基于中心误差扩散局部二值模式的编码方法来获得具有相同模式的人脸形式,减小照片-草图之间的差异。在草图识别实际是单样本人脸识别的背景下,通过小波包分解和局部二值模式编码扩充样本数目。然后使用PCA+LDA来提取特征进行识别。实验结果表明,该算法可有效减小照片-草图之间的模式差异,且识别率和性能要优于之前的基于伪草图合成的方法。     

基于Curvelet及LPP的人脸识别算法

基于人脸图像的曲线奇异性及高维图像数据带来的计算复杂性．提出一种结合Curvelet变换与LPP的人脸识别方法。首先通过Curvelet变换对人脸图像降维,利用LPP将图像投影到最优子空间中,利用支持向量机进行分类识别,实验结果表明该算法的识别效果优于小波变换结合LPP方法、LPP方法。     

人脸图像自动检测与识别

对人脸图像检测与识别技术的研究现状进行简要论述,并自行设计一个人脸特征自动提取系统。首先找到头部轮廓,再利用"三停五眼"标准确定五官位置,然后提取出七个有效的特征点。     

基于PCA的人脸识别研究

对人脸识别进行研究,将基于主要成分分析的图像训练算法用于人脸识别中,并运用最近邻分类器欧几里德距离对处理了的人脸图像集进行分类,设计一套基于PCA的人脸识别考勤系统,并运用到公司的考勤实践当中去。实践结果表明,该套系统的识别率维持在90%以上。