人脸的层次化描述模型及识别研究

人脸自动识别是一个困难但有重要意义的工作。文中提出了一种基于人脸层次化描述的识别方法。该方法首先对人脸进行快速准确的特征定位及标准化,然后采用主元分析神经网络分别对定位的人脸及其特征区域进行最佳特征提取,从而得到人脸在低分辨率和较高分辨率上的两层特征描述用以识别,具有识别率高、特征数据量适中、可用于大量人像识别等特点。此方法在１３００幅人像上进行了测试,结果表明其在人脸转动、表情变化或入脸未经训练     

一种正面人像识别的方法

本文给出了一种正面人像识别的方法。利用活动轮廓模型进行人像处理，自动提取人脸轮廓，再利用特征脸谱描述人像间的差异信息，将人脸图象唯一地映射到由特征脸谱构造的“人脸差空间”中去，通过比较人脸图象在该空间中的位置来识别。     

人脸特征的定位与提取

人脸的特征定位与特征提取的好坏对于人脸图象识别效果有直接的影响．本文根据人脸图象的灰度特性以及特征的几何形状提出了一种简便有效的特征定位和特征提取的方法。本文所提出的方法能够比较准确而快速的提取较多的特征，因而能够适用于在大量人像中进行特征提取和识别。     

一种快速而精确的多人脸检测与定位算法

根据由粗到精的思路，综合利用了眼睛器官的特征、人脸模板以及基于人脸区域象素分布的统计信息等线索．首先用基于AdaBoost学习算法的级联模型发现可疑人脸区域，然后在可疑人脸区域内发现可疑眼睛区域并组合可疑眼睛区域对得到候选人脸区域，最后用人脸模板验证候选人脸区域，精化人脸定位．实验表明．本算法能快速而精确地实现多人脸检测与定位，且对彩色图像和灰度图像都适用．     

用于人像提取及半身像合成的生成对抗网络算法

利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行标准上半身人像的合成,从普通人像照片中截取部分区域得到面部对齐后的标准化上半身合成图像,处理后的标准化人像实现了目标主体与背景的分离,可以有效地优化目标识别和分割算法的结果.图像的合成过程分为2个主要步骤,首先利用图像特征识别人脸并截取头部区域,然后以裁切后的头部区域为中心进行上半身人像的合成,得到人脸特征点及头部区域对齐后的上半身合成图像.该算法可以有效地从背景中分离人像区域,利用合成后的图像进行图像分割和评价,可以避免图像背景对于图像识别主体的干扰.通过自有数据集验证了该算法可以改善分割算法的精确度、召回率和F值,最终合成人脸图像的Facenet平均距离及标准差相比现有的人脸图像正则化算法均有减小,通过在CelebA及LFW等通用数据集上的验证测试,显示出算法具有良好的通用性和适应性,该算法可以广泛适用于人像照片的主体提取和人像合成,作为分割和识别等应用的前置步骤.     

一种基于OpenCV的人脸轮廓化方法

将人脸图像线条化需要结合人脸定位技术和轮廓提取技术。首先使用色彩空间技术,将人像与背景分离;其次通过Harr分类器进行人脸和五官定位,用局部积分投影修正位置,解决了光照影响问题;最后采用OpenCV的形态学工具,将采用了OTSU二值化的图像轮廓化。     

一种用于智能卡的人像信息压缩算法

为了提高现今被广泛使用的智能卡的安全性，本文提出了在智能卡中加入持卡人人像信息的方案，并且针对方案中由于智能卡容量的限制而引起的彩色人像信息的压缩问题提出了一种基于人像特征的分级压缩算法。该算法把无损压缩与有损压缩统一在小波变换的框架下，首先在图像中检测出人脸区域，然后对该区域采用无损压缩或低压缩比有损压缩，而对其它区域则采用高压缩比有损压缩。实验证明，该算法在压缩比和重建图像质量上取得了较好的效果。     

正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法，提出了一种基于颜色空间以度模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间，然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域，最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明，该方法速度快．对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。     

基于区域分割的复杂背景中人脸检测与定位

基于区域分割和特征验证，提出了一种复杂背景下的人脸检测和定位方法。在粗略定位人脸的基础上，提出了一种新颖简单的区域分割方法，有效地定位出人脸的候选区域，通过检测眼睛和嘴唇完成对人脸的确认。实验证明该方法检测速度快，准确率高，具有较好的鲁棒性。     

一种快速而有效地定位人脸特征的方法

提出了一种基于面积滤波、类别方差自动门限和投影技术的快速定位人脸特征的方法。该方法对于正面人像和具有一定倾斜度的人像都能达到比较好的效果,该方法首先利用面积滤波去除图像背景,用扩展的八个方向Sobel算法获得梯度图象,再进行二值化,而后对图像进行横向和纵向和积分投影,得到人脸特征的大体位置,最后再进行局部投影,得到精确的特征位置,实验结果表明,该方法定位快速,准确,对多幅对比底低,图像质量较差的人脸图象能取得较好的定位精度。     

Towards Detection of Glasses in Facial Images

In this paper we consider the automatic detection of the presence of glasses. Using the eye locations detected in facial images, two regions of interest around the eyes are investigated where glasses are expected. We introduce six measures for the likelihood of glasses. An experimental evaluation on two image sets demonstrates reasonable results of separating facial images with and without glasses. Furthermore, a combination of measures turns out to consistently improve the performance of the individual measures. We also perform a sensitivity analysis by means of simulation to figure out the inaccuracy of eye detection that can be tolerated by our glasses detection method. Received: 14 December 1998, Received in revised form: 30 June 1999, Accepted: 08 July 1999     

基于可视信息眼镜摘除的热红外人脸识别方法

在热红外人脸识别中,眼镜作为人脸图像中常见的遮挡物,造成了人脸眼睛区域信息的丢失,严重影响了人脸识别效果。针对该问题,提出了一种在热红外图像中去除眼镜的算法,对热红外图像进行眼镜检测,使用无眼镜的热红外图像的平均眼睛模板来代替有眼镜的热红外图像的眼镜区域,再基于核主成分分析算法利用可视化图像和热红外图像融合的方法,进行图像融合,获得较好的无眼镜热红外图像,通过分类识别来实现人脸识别。实验结果表明,在热红外人脸识别中,该方法在戴眼镜的情况下能够提高人脸识别的准确率和取得较好的识别效果。     

基于三维建模的眼镜遮挡下人脸识别

眼镜作为人脸特征的不稳定性是眼镜遮挡人脸识别的主要问题。为避免现有方法消除不稳定眼镜特征时带来的人脸特征丢失,将眼镜视为人脸固有部分,提出一种基于三维建模生成人脸虚拟样本补偿眼镜不稳定性的方法。三维建模方便眼镜模型参数的调节。通过调节眼镜参数,具体分析眼镜不同部分对人脸识别的影响,同时,针对影响严重的镜片模糊和反光,均做相应处理。CAL-PEAL的实验表明本文方法对识别性能的大幅度改善,并验证镜片处理的有效性。     

基于谱直方图与支持向量机的人脸检测

提出了一种基于谱直方图和支持向量机的人脸检测算法。首先使用梯度滤波器、LoG滤波器和LBP算子计算图像的谱直方图,然后使用支持向量机进行分类。经实验表明,算法可以克服光照、姿势、表情、眼镜等干扰,并允许有局部遮挡,具有较强的鲁棒性。     

Glasses removal from facial image using recursive error compensation

In this paper, we propose a new method of removing glasses from a human frontal facial image. We first detect the regions occluded by the glasses and generate a natural looking facial image without glasses by recursive error compensation using PCA reconstruction. The resulting image has no trace of the glasses frame or of the reflection and shade caused by the glasses. The experimental results show that the proposed method provides an effective solution to the problem of glasses occlusion and we believe that this method can also be used to enhance the performance of face recognition systems.     

基于差分投影和梯度向量流场的眼睛特征提取

提出了差分投影的方法确定眼睛区域,并根据人脸图像的边缘梯度图提出了一种新的基于梯度向量流场的眼睛特征提取方法。该算法改进原有的梯度向量流迭代方程求解梯度向量流场,以梯度向量流场中的汇点作为候选点,通过人脸器官的几何位置关系等方法评价候选点以定位眼球。算法能较好地容忍一定的光照变化、人脸的小角度倾斜和旋转、闭眼和眼镜等干扰。在具有以上干扰的ORL人脸库(400幅图像)和JAFFE人脸表情库(213幅图像)上的实验证明该算法具有较好的眼睛特征抽取能力。     

Human-centric design personalization of 3D glasses frame in markerless augmented reality

This paper presents a virtual try-on system based on augmented reality for design personalization of facial accessory products. The system offers several novel functions that support real-time evaluation and modification of eyeglasses frame. 3D glasses model is embedded within video stream of the person who is wearing the glasses. Machine learning algorithms are developed for instantaneous tracking of facial features without use of markers. The tracking result enables continuously positioning of the glasses model on the user’s face while it is moving during the try-on process. In addition to color and texture, the user can instantly modify the glasses shape through simple semantic parameters. These functions not only facilitate evaluating products highly interactive with human users, but also engage them in the design process. This work has thus implemented the concept of human-centric design personalization.     

基于PCA+ICA 人脸识别技术的考勤系统设计

本文针对当前企业智能考勤打卡过程中存在佩戴眼镜出现的识别不清问题,采用基于PCA+ICA的人脸识别算法,完成正面戴眼镜人员眼镜的摘除。该系统使用人脸识别相关技术完成图像预处理、正面人脸库的建设、眼镜摘除、人脸重建等过程。通过MATLAB 仿真实验得出,该系统对工作人员面部变化有更强的鲁棒性,识别率准确,改善效果明显。