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1.
基于Gabor小波的人脸特征点跟踪方法 总被引:5,自引:1,他引:4
文中提出一种跟踪人脸特征点的方法。使用一系列方向、频率、相位各不相同的Gabor小波,对测试序列第一帧中选定的人脸特征点进行小波变化,得到对应点的一组小波系数(Jets),并将其作为后续帧的跟踪依据。对含有各种表情的视频序列进行测试,试验结果显示该方法是有效的。 相似文献
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基于光流法的视频人脸特征点跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种人脸特征点跟踪方法。首先,运用ASM获取人脸的特征点,然后在选用Lucas-Kanade光流算法的基础上,将初始帧和当前帧的前一帧有机结合起来,共同作为当前帧的参考来进行特征点跟踪。实验结果表明该方法对特征点的跟踪有很好的效果。 相似文献
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针对传统ORB特征点匹配准确率低和在光流算法中跟踪特性差的问题,提出了一种基于改进ORB特征点的LK光流算法。首先结合FAST特征点和rBRIEF特征描述符计算出ORB特征点;然后结合SURF算法在特征提取步骤中构建的Hessian矩阵对ORB特征点进行再提取;最后对改进ORB特征点进行特征匹配测试和LK光流跟踪测试。实验结果表明,相较于传统ORB特征点,改进ORB特征点的特征匹配准确率平均提升20.96%,LK光流跟踪成功率平均提升19.73%。本文提出的改进ORB特征点不仅拥有更好的特征匹配效果,同时具有更好的跟踪特性。 相似文献
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针对视频序列中多目标人脸跟踪问题,提出一种基于SURF(Speed-Up Robust Features)特征和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法,创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架,在目标出现明显的姿态、尺寸变化,或者遭遇局部遮挡、光照不充分等复杂环境干扰下,能够实现对目标人脸稳定跟踪。通过多组实验数据的对比,证明了该跟踪方法比Mean shift算法、传统KLT算法具有更好的鲁棒性,能获得更精确的运动信息;验证了多人脸跟踪系统能够在复杂环境下实现对多人脸的有效跟踪。 相似文献
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基于人脸检测的人脸跟踪算法 总被引:10,自引:0,他引:10
文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5-11Hz,可用于实时性系统。 相似文献
6.
刘姗姗 《计算机光盘软件与应用》2013,(18):57-58
目前,在人脸特征点跟踪领域,光流算法的使用较广泛。本文提出对小姿态人脸采用仿射变换矫正以及对大姿态人脸通过跟踪准确特征点的偏移量改进金字塔Lucas Kanade光流方法。实验结果表明,该算法比传统的金字塔Lucas Kanade光流算法在多姿态人脸特征点跟踪方面有更好的效果。 相似文献
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基于Kanade-Lucas-Tomasi 算法的人脸特征点跟踪方法 总被引:14,自引:2,他引:12
与传统的在人面部画上标识点的特征点跟踪方法不同,KLT(Kanade-Lucas-Tclmasi)算法可以从未加标识点的正面人像视频系列中通过特征纹理信息直接获取面部某些特征点的位移,在KLT算法中加入了基于人脸统计信息的经验约束,使KLT算法更加合理有效。 相似文献
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针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪。实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现。 相似文献
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基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取 总被引:13,自引:1,他引:12
提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像,首先对其预处理,然后对表情子区域执行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征,结果表明Gabor小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征,并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。 相似文献
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基于Gabor直方图特征和MVBoost的人脸表情识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出采用Gabor变换与分级直方图统计相结合的方法来提取表情特征,以分层次反映局部区域内纹理变化的信息.这比仅用一维的Gabor系数具有更强的特征表示能力.借助直方图特征,还设计了向量输入、多类连续输出的弱分类器,并嵌入到多类连续AdaBoost的算法框架中,得到了向量输入、多类输出的MVBoost方法.该方法直接对特征进行多类的判决以满足多类时分类的需求,而不必训练多个二分类的AdaBoost分类器,从而使训练过程和分类过程都得到简化. 相似文献
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面部特征的定位是自动人脸识别(AFR)系统的重要组成部分,现有主要包括基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息五类方法。本文从信号学的角度,提出了一种基于小波和独立分量分析(ICA)的新方法。先对面部图像进行小波分解,提取出主要代表眼睛和嘴巴特征的水平边缘图像,再把说话人在视频流中眼睛的闭合和嘴巴的运动看成是相互独立的运动分量,利用ICA分离出眼基和嘴基,然后分别利用它们来重建人脸图像,从而实现眼睛和嘴巴的定位。 相似文献
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Gabor频率对人脸特征定位的影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
中心频率位于高频段的Gabor滤波器具有较小的窗口,描述图像的局部特征,满足特征点表示的独立性要求;图像的高频信息随位置的不同有显著的变化。所以,在利用Gabor小波变换系数对人脸图像的特征点进行定位时,图像的高频信息更有利于特征点的定位。本文研究了不同频率的Gabor及其组合对特征点定位的影响,通过分析和试验得到了有利于人脸特征定位的Gabor频率组合。 相似文献
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面向脸部表情识别的Gabor特征选择方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行AdaBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特征,从而降低了Gabor特征的表示维度.实验结果验证了所提方法的有效性,在训练时间和识别性能两者之间取得了较好的平衡. 相似文献
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论文针对传统Gabor小波计算在人脸图像特征提取中实时性较弱的问题,提出了一种基于GPU并行计算的Gabor小波特征提取方法.所提算法将Gabor小波与人脸图像的卷积运算在GPU(Graphic Processing Unit图形处理器)上并行实现,并采用CUDA (Com pute Unified Device Architecture)编程模型,利用多线程并行映射实现.与传统的Gabor小波人脸特征提取算法对比实验表明,文中方法的计算速度在CPU上速度提高了近12倍,为人脸特征实时提取提供了有效的技术保障. 相似文献