基于深度特征聚类的海量人脸图像检索

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模型进行微调,使得网络能够更加有效地提取人脸图像的高层语义特征,构建更具有表征性的人脸图像深度特征.其次采用K-means聚类算法对提取的人脸图像深度特征进行聚类,使得同一个人的人脸图像能够划分到同一簇中,然后在相应的簇中进行人脸图像的深度特征相似度匹配执行人脸图像检索任务.为了进一步提高系统的检索性能,提出人脸图像深度特征融合的查询扩展方法,对待检索的人脸图像深度特征进行融合再次执行检索任务得到最终的检索结果.通过在两个人脸检索数据集(Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset)上进行详尽实验验证,结果表明,该算法能极大地缩小海量人脸图像数据库的检索范围,在保证一定准确率的前提下有效地提高了人脸图像检索的速度.     

结合年龄监督和人脸先验的语音-人脸图像重建

针对语音-人脸图像重建方法缺乏来自不同维度的监督约束及未利用人脸先验信息,导致生成图像和真实图像相似度不高的问题,提出结合年龄监督和人脸先验信息的语音-人脸图像重建方法. 通过预训练的年龄评估模型为当前数据集扩充年龄数据,弥补来自年龄监督信息的缺乏. 通过语音-人脸图像跨模态身份匹配方法,为给定语音检索接近真实人脸的面部图像,将得到的图像作为人脸先验信息使用. 该方法通过定义结合交叉熵损失和对抗损失的联合损失函数,从年龄感、低频内容和局部纹理等方面均衡提升重建图像质量. 基于数据集Voxceleb 1,通过人脸检索实验的方式进行测试,与当前主流方法进行比较和分析. 结果表明,该方法能有效提升生成图像与真实图像的相似度,所生成的图像具有更好的主客观评价结果.     

基于主独立内容特征的人脸图像检索方法

提出一种基于独立分量分析的内容特征,并用于人脸图像检索,得到一种基于内容的图像检索新方案.该方案首先在降维空间提取出基于高阶统计特性的主独立内容特征(PICF),应用提取的PICF特征进行有效的人脸图像描述.为确保计算有效性和检索正确率,运用可消除独立特征顺序不确定性的基于PICF的检索方法,并在具备不同亮度、尺度、姿势和图像描述变化的ORL脸谱数据库中完成了人脸图像检索实验.计算机仿真结果验证了所提出方法的有效性.最佳检索率为100%,平均查准率达95.14％/千次.     

基于主独立内容特征的人脸图像检索方法

提出一种基于独立分量分析的内容特征,并用于人脸图像检索,得到一种基于内容的图像检索新方案.该方案首先在降维空间提取出基于高阶统计特性的主独立内容特征（PICF）,应用提取的PICF特征进行有效的人脸图像描述.为确保计算有效性和检索正确率,运用可消除独立特征顺序不确定性的基于PICF的检索方法,并在具备不同亮度、尺度、姿势和图像描述变化的ORL脸谱数据库中完成了人脸图像检索实验.计算机仿真结果验证了所提出方法的有效性.最佳检索率为100%,平均查准率达95.14%/千次.     

基于形状特征的人脸检测技术

人脸识别具有其他生物特征识别技术所无法比拟的直接、友好、方便等优点。论述了人脸检测的概念和研究现状,分析了人脸检测系统中图像灰度化、图像增强、图像二值化滤波等图像预处理技术,探讨了基于形状特征的人脸检测技术的应用前景。     

一种基于内容的图像检索方法

提出了一种对人脸图像进行检索的方法.它包括人脸的特征提取、特征量化和匹配度计算三部分.经实验证明,该方法取得较佳的效果.     

人脸超分辨率网络(FSRNet)的改进

人脸超分辨网络(FSRNet)使用人脸几何先验信息优化人脸超分辨率,可以从低分辨率人脸图像生成逼真的高分辨率人脸图像,但FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影.对其关键模块进行了改进,并引入了新的损失函数.直接输入16×16像素的低分辨率图像,最后使用转置卷积函数放大图像,降低了计算复杂度,提升了粗略超分辨网络的性能....     

基于2DPCA-2DLDA的人脸识别算法

提出一种2DPCA-2DLDA方法来对人脸进行识别.该方法同时运用基于行的2DPCA和基于列的2DLDA方法直接在2维图像上进行投影,避免了对大矩阵的计算,同时也充分提取了图像的有效信息,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法较优于其他方法.     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

基于人工智能技术的人脸图像局部细节信息识别研究

为了提高人脸图像局部细节信息识别能力,提出基于人工智能技术的人脸图像局部细节信息识别方法.提取不同表情下的人脸图像,结合多区域融合聚类分析方法进行不同表情下的人脸动态特征提取,建立人脸图像的边缘轮廓特征检测模型;采用相似度特征分析方法进行不同表情下人脸图像的鲁棒性重构;提取不同表情下人脸图像的模糊度辨识特征信息,通过多...     

基于素描对视频的人脸识别研究

在公共安全领域查找关键人,需在视频中比对素描进行检索.为此,改进了仅依靠对素描和视频数据中的人脸提取整体或者局部特征的识别算法,将人脸识别问题转为人脸检索问题,把这2种媒体数据表示为第3种数据,即图像列表.通过比较图像列表完成最终的特征比对.所设计的系统扩展了人脸识别的研究范围,且支持多种媒体数据的检索.对比人脸视频分析融合系统,对素描-视频数据进行人脸识别,结果显示,所提出算法的正确识别率和曲线下面积都有相应提高,而等错误率降幅显著.     

聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究

为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集; 其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像; 再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成; 最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%; 与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.     

基于SDM及加权均值滤波的人脸美化系统

提出了一种基于监督下降法(SDM)及加权均值滤波的人脸美化系统。该系统首先采用SDM实现人脸关键点定位,接着采用交互式图像变形实现人脸局部变形,最后采用表面模糊算法实现肤质调整。实验结果表明,与其他人脸美化系统相比,该系统可通过调整修图的力度达到瘦脸、美目、去斑等人脸美化效果,同时美化后的图片保留原图的清晰度和细节特征信息。     

基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统

介绍一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov module,HMM)的人脸识别系统,该系统对人脸采用普通网络摄像头实时检测,通过皮肤模型进行背景去除,并用改进后的HMM算法进行识别. 实验结果表明,改进后的HMM算法能提高原HMM算法的准确率,采用皮肤模板对检测到的人脸进行精确定位后,进一步提高了识别算法的准确度.     

基于加权小波分解和PCA的人脸识别

小波分解可以大幅度降低人脸图像的维数,图像的基本信息不丢失,可以很好地表征人脸特征.用低频分量和加权高频分量分别结合PCA进行特征提取,分别计算待测试人脸与低频、高频训练人脸的欧式距离,加权计算出新的距离系数,然后利用k-近邻法分类.实验表明此方法的识别率高、训练的时间短.     

稀疏表示人脸识别的关键问题分析

稀疏表示是一种高效的图像表示方法,且稀疏系数具有很好的稀疏性和可扩展性。基于稀疏表示的人脸识别能够提高识别率,增强鲁棒性。针对人脸识别在实际应用中遇到的问题,对稀疏表示人脸识别的方法、识别中遇到的关键问题及其解决办法进行综述。结果表明:稀疏表示人脸识别中,光照变化,可以通过增加不同光照的人脸图像训练样本解决;遮挡腐蚀,可以通过用加入误差字典来扩展过完备字典解决;姿势变化或未对准,可以通过对输入图像进行线性结构迭代变换解决;利用稀疏集中指数可以实现图像是否有效的判断。指出采用稀疏表示同时处理对准和连续遮挡的人脸图像识别,及识别准确性与实时性的提高是需进一步研究的方向。     

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。     

基于聚类建模的三维人脸识别技术研究

由于信息采集困难、环境条件约束、实现方式和手段不足等原因,三维人脸识别技术还很不成熟.为此提出将聚类技术应用到三维人脸建模过程中来提高建模的效果和效率.首先定义了三维人脸相似性,提出了圆锥曲线相似性定义方法.其次基于三维人脸聚类建模提出了人脸识别系统的新框架,设计了与新系统对应的识别策略.实验证明,基于聚类建模的人脸识别系统在进行人脸识别时所用的时间远远少于采用传统形变模型的方法所用的时间,而且对人脸样本的数量不敏感.