二维图像特征点自主提取算法研究

采用概率论理论,对二维图像进行灰度统计分析,采用计算标准差方法,对图像特征点区域定位并提取特征点.该方法提取特征点,仅需对抽样象素区域进行灰度标准差分析,避免了提取图像特征点,根据被处理图像的一些先验信息,利用试探方法确定阈值的局限性.通过分别对具有弱纹理及包含复杂背景的多物体自然二维图像的特征提取,证实了所提方法的有效性和可靠性,可满足机器视觉系统中自主、实时识别与提取二维图像特征点要求.     

三维人脸数据的获取及人脸特征自动定位

介绍了一种快速获取人脸三维面貌数据的结构光相移测量技术,并利用这种高速的相移技术在获取三维面貌数据的同时获得人脸纹理背景图像,结合二维人脸图像中的人脸特征识别手段,应用到三维人脸图像中,可以让计算机自动提取人脸图像的主要特征点.首先介绍了高速相移技术的基本原理,介绍了二维人脸图像中的积分投影方法来求取人脸轮廓粗略位置的方法,接着介绍了将二维图像做纹理映射到三维数据里面的方法,结合三维高度信息的曲线分析、曲率判断等,快速的提取出了人脸的三维特征.经实验验证,此方法对于三维人脸特征的自动定位有很高的准确性和通用性.     

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。     

张量图像上的正交张量监督近邻保持嵌入

正交张量近邻保持嵌入是一种有效的张量图像的降维工具,但仍存在监督判别信息不足的问题.为此提出正交张量监督近邻保持嵌入OTSNPE(OrthogonalTensorSupervisedNeighborhoodPreservingEmbedding)降维算法.该算法首先将二维图像看成二阶张量空间的点;然后在同类样本中选择近邻并进行线性重构;最后通过特征保持提取投影方向.投影后的特征既能有效地保持张量图像像点之间的空间关系,又能较好地保持蕴含在张量图像之间的类内局部重构关系和近邻关系.在AR和YaleB人脸数据集上的实验验证了该算法的有效性.     

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。     

基于二维图像的三维人脸建模技术研究

建立三维人脸模型是计算机图形学领域的一个研究热点。本文提出了一种由中性人脸模型通过特征点的调整得到特定人脸的建模方法,根据二维图像中定义好的特征点,把中性人脸模型上对应点的信息进行比较和修改,应用散乱数据插值技术进行非特征点的变换,并对变换后的模型进行光滑处理,从而得到更加自然真实的人脸模型。     

提取二维图像特征点阈值的自动确定

根据灰度图像中噪声与特征点在灰度曲面中呈现出的不同分布特征,提出了对抽样区域的象素灰度进行偏差迭代运算以确定特征点象素,采用计算算术平均的办法确定阈值.采用该方法确定阈值,避免了提取图像特征点时,根据被处理图像的一些先验信息,利用试探方法确定阈值的局限性.通过对不同自然二维图像的特征点提取,证明了文中所确定的阈值是合理、有效的.     

基于二维照片进行人脸识别的算法研究

研究图像人脸识别的问题,针对直接对照照片进行人脸识别时,受二维照片信息量的限制,以及识别时受检测人员的主观经验的影响,极易造成误识别,不能满足人脸识别准确率的要求。为了解决上述问题,提出了一种利用二维照片构建三维样本进行人脸识别的方法,通过提取二维图像中人脸的层次化特征,并利用特征向量重构人脸的参数曲面,然后在三维曲面中完成人脸的自动识别。实验表明,改进方法能够有效避免二维图像信息量的限制,以及检测人员主观经验的影响,准确完成人脸的识别,具有一定的使用价值。     

基于Android的三维面部模型自适应调整算法

本文基于Android平台获取二维人物图像,使用face++提供的人脸特征点提取SDK对输入照片的人脸特征点进行自动定位来提取二维人物图像的人脸特征点,根据所提取的特征点使用自适应算法进行调整,生成与二维人物图像相适应的三维面部模型。与一般的调整算法相比,本文针对存在角度的二维人物图像提出生成其对应三维面部模型的自适应调整算法。     

基于曲率信息的三维人脸面部特征提取

提出了一种基于曲率信息的三维人脸面部特征提取方法。首先根据几何约束和曲率信息得到由若干间断点描述的人脸五官区域轮廓线;其次采用边界连接及变形膨胀方法,得到完全闭合、但存在多余毛刺的区域边界;最后利用二维图像处理方法进行边界精确化处理,提取出比较精确的人脸面部特征区域。实验证明了所提方法对正面自然表情三维人脸模型的有效性。     

深度学习人脸特征点自动定位综述

人脸特征点定位是根据输入的人脸数据自动定位出预先按人脸生理特征定义的眼角、鼻尖、嘴角和脸部轮廓等面部关键特征点,在人脸识别和分析等系统中起着至关重要的作用。本文对基于深度学习的人脸特征点自动定位进行综述,阐释了人脸特征点自动定位的含义,归纳了目前常用的人脸公开数据集,系统阐述了针对2维和3维数据特征点的自动定位方法,总结了各方法的研究现状及其应用,分析了当前人脸特征点自动定位技术在深度学习应用中的现状、存在问题及发展趋势。在公开的2维和3维人脸数据集上对不同方法进行了比较。通过研究可以看出,基于深度学习的2维人脸特征点的自动定位方法研究相对比较深入,而3维人脸特征点定位方法的研究在模型表示、处理方法和样本数量上都存在挑战。未来基于深度学习的3维人脸特征点定位方法将成为研究趋势。     

智能配镜三维特征参数提取方法研究

摘 要：针对智能配镜中三维面部特征点提取算法复杂度较高的问题,提出一种将三维点 云转换为映射图像定位特征点的方法。采用 Voronoi 方法计算面部三角网格各顶点处的高斯曲 率、平均曲率。选取鼻尖、眼角等曲率特征明显的区域估计面部点云姿态。根据曲率旋转不变 性,使用初选的点云方向向量简化旋转矩阵的计算,使面部点云正面朝向视点。将点云映射转 换为图像,三维网格模型中三角面片一对一映射到图像中的三角形。搭建卷积神经网络,使用 Texas 3DFRD 数据集进行模型训练。进行人脸对齐,预测所得各面部特征点分别限制在图像某 三角形中。根据图像中三角形映射查找三维网格模型中对应三角面片,通过三角面片顶点坐标 计算配镜所需的面部特征点位置坐标,实现配镜特征参数的提取。     

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.     

多信息融合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法

针对三维人脸模型面部五官标志点定位对姿态变化非常敏感的问题,提出了一种基于多信息融合的多姿态三维人脸五官标志点定位方法.首先对二维人脸纹理图像采用仿射不变的Affine- SIFT方法进行特征点检测,再利用映射关系将其投影到三维空间,并采用局部邻域曲率变化最大规则和迭代约束优化相结合的方法对面部五官标志点进行精确定位.在FRGC2.0和自建NPU3D数据库的实验结果表明,文中方法无需对姿态和三维数据的格式进行预先估计和定义,算法复杂度低,同时对人脸模型的姿态有着较强的鲁棒性,与现有五官标志点定位方法相比,有着更高的定位精度.     

Application of the Self-Organizing Feature Map Algorithm in Facial Image Morphing

A new facial image morphing algorithm based on the Kohonen self-organizing feature map (SOM) algorithm is proposed to generate a smooth 2D transformation that reflects anchor point correspondences. Using only a 2D face image and a small number of anchor points, we show that the proposed morphing algorithm provides a powerful mechanism for processing facial expressions.     

基于点云配准的人脸三维尺寸测量

接触式人脸三维尺寸测量易损坏表面特征,依赖于特征点标定,常含冗余信息.针对该问题,提出一种基于结构光与多视图图像点云配准的非接触式人脸三维尺寸测量方法.首先利用改进的迭代最近点算法建立转换函数,求出尺度因子、旋转矩阵和平移向量;然后基于模糊C均值算法对人脸面部进行聚类分割以获得候选区域;针对人脸表面离散点云不平整问题,...     

结合径向线的局部遮挡下的3维人脸识别

目的 3维人脸点云的局部遮挡是影响3维人脸识别精度的一个重要因素。为克服局部遮挡对3维人脸识别的影响,提出一种基于径向线和局部特征的3维人脸识别方法。方法 首先为了充分利用径向线的邻域信息,提出用一组局部特征来表示径向线;其次对于点云稀疏引起的采样点不均匀,提出将部分相邻局部区域合并以减小采样不均匀的影响;然后,利用径向线的邻域信息构造代价函数,进而构造相应径向线间的相似向量。最后,利用相似向量来进行径向线匹配,从而完成3维人脸识别。结果 在FRGC v2.0数据库上进行不同局部特征识别率的测试实验,选取的局部特征Rank-1识别率达到了95.2%,高于其他局部特征的识别率;在Bosphorus数据库上进行不同算法局部遮挡下的人脸识别实验,Rank-1识别率达到了最高的92.0%;进一步在Bosphorus数据库上进行不同算法的时间复杂度对比实验,耗费时间最短,为8.17 s。该算法在准确率和耗时方面均取得了最好的效果。结论 基于径向线和局部特征的3维人脸方法能有效提取径向线周围的局部信息;局部特征的代价函数生成的相似向量有效减小了局部遮挡带来的影响。实验结果表明本文算法具有较高的精度和较短的耗时,同时对人脸的局部遮挡具有一定的鲁棒性。该算法适用于局部遮挡下的3维人脸识别,但是对于鼻尖部分被遮挡的人脸,无法进行识别。     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。