人脸图像中斑点自动去除系统的设计与实现

人脸图像中斑点的自动去除是高清晰人脸图像美化的重要步骤。本文提出了一种人脸图像斑点自动去除系统的设计思路和实现方法,系统首先采用AdaBoost算法从输入图像中检测人脸区域和双眼位置,然后利用人脸部件分布的先验知识检测出眼睛、鼻子、嘴巴等部件位置,最后利用迭代多级中值滤波方法对人脸非部件区域进行平滑处理。整个系统在VC++6.0环境下借助OpenCV图像处理库实现。实验结果表明,本系统能较好地去除脸部斑点,实现人脸图像美化。     

基于MPEG-4的人脸表情动画

为了减少人脸表情动画中奇异的变形,提出了一种用人脸表情库来实现人脸表情动画的方法。这种方法利用人脸表情库中模型的先验知识来约束模型变形,有效地防止了奇异变形的产生。该方法首先对照MPEG-4中定义的人脸定义参数(FDP)选取一些特征点,然后根据人脸动画参数(FAP)来计算这些特征点的位移,最后由人脸表情库实时地组合出新的人脸表情。     

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MPEG-4的三维人脸动画

具有真实感的三维人脸动画是计算机图形学研究的一个重要分支,有着广泛的应用领域。如何在三维人脸模型上实时地模拟人脸的运动,产生具有真实感的人脸表情和动作,是其中的一个难点。该文在MPEG-4的三维人脸动画原理的基础上提出一种新的基于MPEG-4的、适宜于任意拓扑结构模型的三维人脸动画实现方法。该方法能够在FAP帧的驱动下实现真实感较强的三维人脸动画。     

人脸检测系统在DSP上的实现

针对传统人脸检测系统的不足,提出了一种基于DSP的人脸检测系统的设计方案。分析了该系统实现的基本原理,通过对各种检测方法的比较,选择了肤色检测法为基本手段。利用人脸样本库建立了人脸肤色模型,讨论了形态学滤波的优势,随后提出了利用人脸的结构特征,进行区域确认的方法。最终,从硬件和软件这2个方面对该系统进行了总体规划,并阐述了对DSP程序进行优化的相关问题。实验结果表明,该系统能较为准确地检测人脸,并满足了实时性的要求,具有一定的实用价值。     

基于LabVIEW平台的教室场景内的人脸识别系统

采用机器视觉技术与虚拟仪器相结合的方式,以LabVIEW为平台,设计了基于人脸肤色信息和模板匹配相结合的人脸检测、LBP(局域二值模式)特征提取的人脸识别系统,同时调用VC++6.0生成的动态链接库完成系统关键算法的设计,实现了面向视频流的教室场景的人脸识别系统。该系统能够有效的提高远程教学环境中,教师与学生的互动交流,使用方便,有较好的实用性。     

基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法

针对彩色图像序列的人脸跟踪问题,提出了一种基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法.对每帧图像采用基于肤色和支持向量机的算法检测人脸,可以减少计算量.对于检测到的人脸,判断是否含有新增人脸,有则将新的人脸加入跟踪序列,否则继续跟踪原有人脸序列.然后采用均值平移算法对人脸序列进行跟踪,其计算量小,跟踪稳定可靠,从而实现自动的人脸检测与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地进行人脸的自动检测跟踪.     

基于特征变形的人脸肖像漫画生成

漫画以极度夸张和变形的手法来表现人物,使其人脸特征更为突出.通过分析传统人脸肖像漫画的作画规律,提出使用基于特征线段和鱼眼放大挤压算法的人脸肖像漫画生成算法.实现交互拾取肖像人脸的关键特征点、整体的拉伸压缩变形方式以及局部的鱼眼变形方式,使得普通用户也能生成个性化的人脸肖像漫画,大大减少了手绘的工作量.所生成的漫画风格人脸肖像效果良好,能够应用于电视动画节目、网络和报刊杂志等非真实感图形学和数字娱乐等领域中.     

具有真实感的虚拟人脸合成

建立了一个可变形的三维人脸网格模型，通过两种变形方法使网格模型与特定人脸照片相匹配；利用所提供的特定人脸的照片，合成人脸的无缝拼接纹理图，同时对变形后的特定人脸网格模型进行了Bezier磨光；将人脸无缝拼接纹理图映射到Bezier磨光后的特定人脸网格模型上，从而生成具有真实感的三维人脸．     

一种用于人脸检测SoC中的加速协处理器设计

提出了一种改进的、适合硬件并行实现的Adaboost算法多层分类器协处理器架构.该协处理器由积分图数据快速读取模块、多层分类器Haar型特征值运算模块、DMA数据存取模块和协处理器接口模块组成,模块间采用流水线以及FIFO缓存实现数据并行处理,用于人脸检测SoC中加速人脸检测迭代过程.将该协处理器嵌入一个实际的人脸检测SoC中,只增加了SoC的少量面积,却明显提高了人脸检测的处理速度.人脸检测SoC在CYCLONE-ⅡEP2C70 FPGA上通过验证.实验结果显示,在系统工作频率为70MHz时,能以10帧每秒的处理速度检测彩色QVGA图像中的人脸.     

人脸识别的智能门禁控制系统

为了快速有效地验证身份,控制大门的开关,以人脸作为判决因子,判断来访者的合法性,以此来控制门的开关．当红外传感器探测到有人来访时,触发系统抓拍来者的人脸图像,利用OpenCV的人脸检测分类器,快速地进行人脸定位,采用改进的主成分分析算法,实现人脸的识别,与库中存放的合法进入者人脸进行比对;对于允许进入的来访者,控制打开大门,对于不能进入的来访者,系统发出语音提示．经过实验,验证了系统方案的可行性,实现了以人脸为身份识别的智能门控．系统工作稳定,在3s之内完成工作,识别率达85%．     

一脸通在智慧校园中的应用研究

随着人工智能、物联网技术的高速发展,基于深度学习的人脸识别算法已非常成熟,已在智慧校园中应用实施。研究了在智慧校园中一脸通的应用场景,通过智慧校园的建设实践,师生可以通过刷脸进出学校大门及宿舍、刷脸签到、刷脸消费等,真正实现了一脸通智慧校园建设。     

基于主动机器视觉的人脸跟踪与表情识别系统

搭建了一个基于主动机器视觉平台的人脸跟踪与表情识别系统,并进行了相关实验研究。阐述了该平台的系统结构,以及实现人脸表情识别系统的关键功能模块。该系统在主动机器视觉平台基础上,对注意力选择的区域进行人脸检测,通过控制云台完成跟踪动作,并对人脸区域进行实时地表情识别。同时在实验平台上做了大量的人脸检测跟踪和表情识别实验,包括对复杂和简单背景下人脸跟踪及表情识别的准确性进行了实验,实验结果验证了平台的有效性。     

一种模糊控制系统的神经网络方法

基于ＦＡＭ神经网络，采用Ａ．Ｋａｗａｍｕｒａ等人提出Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｚ协作系统概念，实现模糊系统。网络保留了模糊控制系统的优点，知识采集方便，较之一般ＢＰ网，空间结构清晰，编码意义明确；同时具有学习功能，解决ＦＡＭ神经网络不易修改控规则的缺点，学习速度快。     

一种实时人脸跟踪方法

研究了一种实时人脸跟踪方法。针对运动过程中人脸大小、形状都会发生变化的特点,采用直方图非参数密度估计作为人脸模板及人脸候选区域的模式特征,并通过Bhattacharyya系数度量其相似度。在人脸跟踪过程中以均值偏移为核心算法,通过均值偏移矢量的迭代,在局部得到最匹配人脸。最后给出实验结果,验证了跟踪方法具有很好的实时性,并对人脸姿态变化、旋转及被短时遮挡具有较好的鲁棒性。     

某市斜靠式提篮拱桥设计特点

斜靠式混凝土系杆拱桥的承重结构采用两根主拱肋与两根稳定拱肋,在车行道两侧主拱肋与稳定拱肋面对面斜靠在一起,如此布置,两主拱肋间取消了风撑,消除了行车压抑感,并且具有独特的横向稳定性和美观等特点.主拱肋和系梁在端横梁处连成整体,主拱肋和稳定拱肋的所有吊杆通过桥面系的中横梁把拱肋和桥面连接在一起,下部结构采用桩基.拱肋的跨度大、空间结构复杂,且采用现场浇注,要求施工时必须加强施工中的监控工作.     

基于形变模型的人脸建模及其应用综述

形变模型(morphable model)是近几年提出的人脸建模新方法。基于若干原型人脸的知识,该方法实现了真实感三维人脸的自动建模,并在图像分析、人脸识别、表情动画等方面的应用中取得了良好效果。回顾了基于形变模型的人脸建模的研究概况、基本原理及应用情况,并对形变模型的进一步应用和发展进行了展望。     

基于深度卷积神经网络的跨年龄人脸识别

提出了一种应用于跨年龄人脸识别的联合学习方法,该方法由深度卷积神经网络构建而成,能在特征学习的同时学习到最优的测度函数,从而避免不合适的固定阈值所带来的匹配错误.针对有限的内存、过拟合和计算复杂性高的问题,在模型训练过程中采用了多种新颖和有效的训练策略.实验证实了该联合学习方法的有效性,在公开数据库MORPH-II上的识别正确率达到了93.6％.