基于变换投影的眼睛轮廓提取方法

眼睛作为人脸的重要器官,其特征对于人脸表情识别非常重要,因此需要对眼睛轮廓进行提取。该文根据眼睛的轮廓特征知识,提出一种利用变换投影估计形状参数,在形状区域内结合图像信息提取眼睛轮廓的新方法。在分析变形模板和变换投影的特点基础上,对基于变换投影提取眼睛轮廓的方法进行介绍。在人脸数据库JAFFE上的实验表明该方法是可行的。该方法同样可以用于其他形状的检测。     

基于积分投影的人脸图像的特征提取

人脸识别是模式识别领域内的重要课题,有着十分广泛的应用前景,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中重要的一步。该文采用基于人脸几何特征的方法,首先通过边缘检测和阈值技术对人脸图像进行预处理;然后分别采用水平和垂直积分投影的方法确定人脸轮廓,最后利用人脸特征的先验知识,提取出特征点。实验结果表明该人脸特征提取系统能有效地提取头部轮廓和人脸的主要特征点,实现简单,效率高,特别适合于标准证件类型的黑白照的识别。     

基于灰度积分投影的人眼定位

该文提出了一种基于最大类间方差阈值分割和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的中值滤波方法去除图像噪声,并通过非线性变换消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后利用最大类间方差阈值法对图像进行二值化处理,将特征点从人脸图像分割出来,并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。     

积分投影与活动轮廓相结合的人眼疲劳识别

提出积分投影与活动轮廓相结合的方法识别人眼疲劳。使用活动轮廓检测眼睛,计算轮廓倾斜度并旋转摆正眼睛图片。对眼睛区域进行垂直积分投影计算,生成垂直积分投影二值波形。计算波形的3个特征值,识别眼睛张开或闭合状态。实验结果证明,该方法具有简单、有效和快速等优点,并可适用于人眼倾斜的情况。     

基于PCA变换扩散投影的人眼轮廓提取

提出一种PCA变换扩散投影的人眼轮廓提取方法(PCA transform scattering projection,PCATSP),即采用PCA投影对人眼的虹膜进行定位,经在人眼区域内对形状点进行变换后对所得参数进行扩散投影,并结合霍夫变换进行整体处理,从而实现更为鲁棒地提取人眼轮廓.实验中通过与可变形模板法相比较,结果表明PCATSP在平均形状参数误差及整体优化时间上更能精确地提取人眼轮廓,并取得令人满意的效果.     

基于积分投影和差分投影的人眼定位

人脸识别是生物特征识别的重要组成部分,而人眼是人脸最突出的特征之一,眼睛定位成为人脸识别的关键环节。积分投影法是一种常用的人眼定位方法,但直接采用此方法进行人眼定位时,由于眉毛与眼睛距离较近,容易将眉毛的水平位置错误地判定为眼睛的水平位置,降低眼睛定位的准确率。所以,在人脸区域粗定位后,计算眼睛区域的水平积分投影时,增加了其在水平方向灰度变化频繁的特征,即差分投影法,最后将积分投影法与差分投影法相结合来实现人眼定位。该方法在ORL人脸库上经过测试,取得了约90.5%的定位准确率。实验结果表明,该方法可以更准确地定位人眼。     

基于积分投影的快速人脸定位

本文提出了一种基于积分投影的快速人脸定位算法。该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置，并且根据该结果定制出人脸模板，然后在限定的范围内利用此模板采用模板匹配的方法定位人脸，从而实现了快速又可靠的人脸定位。     

基于模板匹配的快速人脸定位

提出了一种基于模板匹配的快速人脸定位算法.该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置,然后在限定的范围内采用模板匹配的方法定位人脸,从而实现了快速且可靠的人脸定位.     

图象的快速一维投影模板匹配

本文在分析２维模板匹配方法的效率后，提出了快速１维投影模板匹配的算法。该算法将２维图象灰度投影迭加到１维数轴上，在１维数轴上匹配成功后，再通过２维模板匹配进行检验，从而在不影响匹配的准确性的前提下提高了匹配效率。实验表明，在选取适当的阈值后，１维模板匹配能将匹配的算法复杂度降低将近一个指数级     

基于灰度差投影的快速人脸定位和特征提取

人脸识别是近年来热门而且发展很迅速的一个研究课题。人脸定位作为人脸识别的第一步，更加显得重要。本文比较了现有的各种投影定位方法，给出了各方法的实验结果。在此基础上，提出了一种新的定位方法，并用于人脸左右边界的定位和鼻子的定位。实验结果表明，这种方法不仅速度非常快，而且定位准确率要远远高于现有方法。     

基于模板匹配的人脸图像特征提取

提出了一种利用模板匹配与遗传算法的人脸图像特征提取的方法,利用该方法可以完成人脸图像的眼睛和嘴的特征提取。在定义表征人脸突出特征的眼睛模板和嘴部模板及其全局能量函数的基础上,采用遗传算法实现了能量函数的全局最小化。实验结果证实了该方法有效的稳定,且具有较快的收敛速度。     

基于颜色和变形模板的实时人体检测

针对目前人体检测算法存在不能检测多角度人体目标以及实时性差等问题,提出了一种在静态图像中实时检测任意角度人体目标的算法。该算法分别利用目标颜色和轮廓两类特征构造两种检测器。颜色检测器首先进行基于面部肤色和头部发色的彩色分割,然后引入积分图像算法快速提取分割后的图像头部目标区域。轮廓检测器利用头肩轮廓形状的稳健性,用参数化变形模板对头肩轮廓建模,该模板由两个存在几何尺度和位置约束的椭圆构成,再定义两个不同计算复杂度的模板匹配策略对人体头肩部分进行分级检测。最后利用上述两种检测器构建一个级联检测系统,级联检测结构大大提高了算法的速度,使算法可以对分辨率为352×288的图像做30 fps的实时检测,实验结果表明,该算法是切实有效的。     

基于多尺度自商图和改进积分投影法的人眼定位

针对传统的投影方法在人眼定位时易受光照干扰以及难以获得精准的人眼中心点的问题,提出一种基于多尺度自商图和改进的积分投影法的人眼定位算法.首先利用多尺度自商图消除人脸图像的光照影响;然后分析眼睛在水平方向上灰度分布的特点,采用两个行梯度算子对积分投影法进行了改进,以提升眼睛区域特征并初步定位人眼区域;接着采用Sobel算子对人眼区域进行滤波得到人眼滤波图,并对人眼滤波图的垂直积分投影曲线进行高斯函数拟合,根据拟合结果分割出左眼窗口和右眼窗口;最后,计算左眼窗口和右眼窗口的尺寸,获取左眼窗口和右眼窗口的中心点,即为人眼中心点.在YaleB人脸数据库和JAFFE人脸数据库上测试表明,本文方法对复杂光照、人脸边缘以及人脸表情适应性强,可以获得较为精准的人眼中心点.     

一种基于积分投影的人眼定位方法

文章研究了人脸识别中的人眼定位这一重要环节。将经过预处理的人脸图像先通过积分投影变换法进行人脸定位,在定位后的人脸区域内用一定的矩形框搜索,给方框内黑色像素进行计数,当黑色像素个数达到某个比例时,将其标记为人眼位置侯选处。然后将小方框适当扩大,用canny算子算出人眼的边缘轮廓,并在候选位置中进一步确定人眼位置。实验结果表明本文采用的方法简单易行,具有较高的准确率和较强的光照鲁棒性。     

基于可变模板匹配的球化珠光体检测

定量金相是金相学发展的一个重要方向,球化珠光体的检测是珠光体球化评级的先决条件。该文研究了如何利用数字图像处理技术检测金相图像中的球化珠光体。提出了用可变模板匹配的方法来检测球化珠光体,针对珠光体的形态的不同,设计了两种可变模板。然后,用人工神经网络的方法来认别出球化珠光体。实验表明本方法有较好的效果。     

广义行-列积分图及其在快速投影算法中的应用

投影法是一种广泛应用的图像特征提取方法.在人脸检测中应用投影法,由于需要对图像每一窗口进行遍历及多尺度搜索,积分投影函数和方差投影函数的计算会十分耗时.混合投影函数作为积分投影函数和方差投影函数的加权和,运算量更大.提出广义行一列积分图,并应用它实现了一种快速投影算法.理论分析和基于投影的人脸检测实验表明,该算法可大大地提高投影函数的计算效率.     

基于投影特征与结构特征的表格图像识别

通过分析表格的框线特征与结构特征,提出一种基于投影特征与结构特征的表格文本图像识别算法。该方法通过投影计算提取表格的框线特征,通过击中或击不中变换提取表格的结构特征,根据所提特征重要性的不同,设定分类判决阈值。实验结果表明,该方法能准确高效地区分表格文本图像与非表格文本图像,具有很强的实用性。     

基于投影匹配的钢坯端面字符快速识别方法

由于高温及复杂光照的干扰等成像环境的影响,钢坯端面字符自动识别存在很多困难,其实时自动识别难度大。现存的字符识别方法难以适应实际生产现场的需求。文章提出了一种基于投影匹配的快速识别方法,通过将图象二值化后进行垂直投影,直接将一维投影结果进行模板匹配,降低运算维数。大量的现场实验证明,该方法可有效的减少识别时间,提高生产效率,字符的拒识率和误识率较低,可满足生产线的实时要求。     

基于纹理分布和变形模板的面部特征提取

面部特征提取是面部感知的重要内容,同时也是特定人的3D人脸动画应用中所必须的前期工作.在一个多级人脸检测模块检测到人脸大致区域和尺寸的基础上,提出并实现了一种基于面部图像纹理分布特性和可变形模板的由粗到细的面部特征提取策略,旨在解决可变形模板对参数初值依赖性强和计算时间长的问题.该策略首先利用眼睛区域的谷特性和频率特性定位两个虹膜中心点位置,然后用积分投影确定唇部和鼻子区域的位置,在此基础上进行关键特征点的检测,从而可以得到预定义特征模板参数的良好初值,最后基于贪心算法的多阶段轮换优化算法来搜索一个极小点