基于三维模型的人脸姿态估计

提出了一种基于三维模型的人脸姿态估计方法。首先根据人脸特征点重建出稀疏的三维人脸模型,然后基于三维模型采用线性回归的方法对人脸姿态进行初步估计,确定姿态范围,再对估计结果进行修正,从而对人脸姿态进行精确估计。实验表明,该方法具有较好的估计效果,提高了姿态估计精度。     

基于三维模型和仿射对应原理的人脸姿态估计方法

该文提出了一种基于人脸三维模型和仿射对应原理从单目视频图像序列中估计人脸空间姿态的方法．其主要思想是利用人脸的三维模型生成特征点正面平行投影,并估算输入帧和该正面平行投影之间的仿射变换参数,然后根据圆一椭圆之间的仿射对应关系得到描述人脸空间姿态的6个参数(3个旋转分量,3个平移分量)的粗略估计值,最后通过基于ICP(Iterative Closest Points：反复最近点)算法的优化迭代过程得到精确值．对石膏像和真实人脸进行的实验结果表明该算法能在较大的姿态变化范围内实现精确的人脸姿态估计．     

基于多点模型的3D人脸姿态估计方法

改进传统的活动形状模型法,准确地提取人脸特征点后,针对人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型,通过最小二乘法优化求解,精确估计3D人脸空间姿态。实验结果表明,新方法不仅可以获得稳定的姿态解,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精确度。     

基于稀疏模型的人脸姿态估计

针对现有的人脸姿态估计方法易受“自遮挡”影响,采用改进的ASM 算法 提取人脸特征点,并利用人脸形态的几何统计知识来估计人脸特征点的深度值。以人脸主要 特征点建立人脸稀疏模型,在利用相关人脸特征点近似估计人脸姿态后,通过最小二乘法精 确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明,对于“自遮挡”情况,该方法仍有较好的估计结果, 与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。     

利用对称性实现三维人脸姿态的自动估计*

描述了一个能够快速精确地对三维人脸姿态进行自动估计的系统,提出了利用人脸的反射对称特性自动估计三维人脸姿态的方法,通过扩展高斯图像及最小包围球来得到三维人脸对称平面,利用搜索得到的鼻尖顶点对人脸进行估计,然后对估计在规定范围内进行修正,最终得到精确的估计结果。以三维扫描仪扫描的真实人脸数据作为输入对系统进行了验证,实验表明该方法不但具有很好的精确性和鲁棒性,而且能够很好地应用到实际应用中。     

基于多点模型和改进BFGS的人脸姿态估计

针对人脸姿态估计往往存在姿态解不稳定和不能唯一确定人脸三维空间姿态的缺陷,准确提取人脸特征点及进行相应特征点深度值估计后,以人脸的多个特征点建立人脸模型,并利用人脸特征点近似估计人脸姿态,通过改进的BFGS(Broyden-Fletch-er-Goldfarb-Shanno)算法精确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明,该方法不仅可以获得稳定和唯一的3D人脸空间姿态,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。     

基于双目视觉的三维人脸重建方法

提出了一种基于双目视觉的三维重建方法,无须昂贵设备和通用模型。从校正后的图像中提取有效人脸重建区域以降低整体耗时。改进了Realtime局部立体匹配算法和基于种子视差约束的区域生长算法,融合Realtime阈值排序和置信度排序进行区域生长,提高了种子像素提取的可靠性和降低区域生长误匹配的可能性。最后,研究了纹理映射技术,提高了重建模型的逼真度。实验结果表明,该方法能够产生逼真光滑的三维人脸模型。     

一种新的人脸姿态估计算法

提出基于正射投影模型的人脸姿态参数估计算法.从图像获取特征点,计算这些点到正面姿态参考模型特征点的最佳姿态变换参数,算法只需获取4个特征点就能确定图像人脸姿态.同时基于该模型提出新的人脸图像姿态拟合方法,以最小化SSD为目标函数,迭代法求姿态参数.该方法的优势是人脸姿态估计并不依赖于特征点检测,给定初始姿态就能找到模型到图像的最佳姿态拟合.模拟图像和真实图像的姿态估计实验结果显示,拟合算法的迭代过程能迅速收敛,并且该算法可有效用于姿态跟踪.     

基于仿射变换和线性回归的3D人脸姿态估计方法

提出了一种由仿射变换关系到线性回归的3D人脸空间姿态估计方法。即跟踪到人脸特征点后,根据仿射变换关系得到人脸姿态的粗估计值,以这个粗估计值作为人脸姿态的初始值,再通过线性回归迭代求得人脸姿态的精确值。实验结果表明,该方法在较大的姿态变化范围内,具有良好的估计精确度和鲁棒性。     

基于KLT和BFGS的人脸姿态估计

在对给定的人脸图像序列准确提取正面人脸特征点后,利用改进的KLT方法跟踪非正面人脸图像的特征点。根据人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型。在近似估计人脸姿态后,以改进的BFGS算法精确估计3D人脸空间姿态。实验结果证明,该方法可以获得唯一的3D人脸空间姿态,相比同类方法有更好的姿态估计精确度。     

一种基于模型的单相机姿态估计方法

利用单幅影像测量目标在空间的位置和姿态参数(Pose)在目标定位、场景监测与更新、目标识别、自动导航等领域有着广泛的应用。目前有很多方法用于解决该问题,这些方法按照目标模型点与对应成像点的对应关系是否已知而分为两大类:一类是对应性已知条件下求解Pose;另一类是对应性未知条件下同时求解Pose与对应性问题。该文提出了一种新的采用单幅影像求解目标位置与姿态参数的方法。与已有的方法不同,该方法完全回避了与Pose问题并存的对应性问题。它利用目标模型投影与真实影像中目标区域的重合程度建立一个包含Pose参数的能量函数,将Pose求解转换为能量最优化问题,并采用了Hooke-Jeeves算法求解这个最优问题。多组仿真数据的仿真实验结果表明,该方法是正确和有效的。     

基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之-,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMU PIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性     

基于边缘统计和特征定位的人脸姿态估计方法

提出基于整体信息和基于局部信息的人脸姿态估计方法,并对两种方法进行比较分析。基于边缘统计特征的人脸姿态估计算法先利用人脸整体信息,提取边缘统计特征,再使用线性回归算法建立特征与姿态间的对应关系。基于特征定位的人脸姿态估计是一种基于局部信息的算法,该算法先使用数理形态学运算精确定位鼻孔,再根据鼻孔与眼睛的位置关系进行人脸姿态估计。实验结果表明,本文的算法具有准确度高,计算速度快的优点。     

基于三维模型和深度灰度约束加权的人脸姿态跟踪

提出种基于人脸三维模型和深度灰度约束加权对单目视频图像序列中的人脸空间姿态进行跟踪的方法．首先用仿射变换的方法得到初始帧的人脸姿态参数并作为姿态跟踪的起点;然后用三维几何信息对线性灰度和深度约束方程加权得到更精确的帧间运动参数,为了消除光照变化和遮蔽的影响,在跟踪过程中逐帧自动进行特征点更新．对模特头像和真实人脸的实验结果表明：该方法能实现精确而可靠的姿态跟踪,特别对深度方向变化较大的运动,效果更为明显．     

一种基于三维骨架化的人体姿势估计方法

提出了一种基于三维2 步子迭代混合细化算法和启发式搜索的无标记三维人体姿势估计方法.其主要思想是首先通过一种新的2 步子迭代混合细化算法,对由Shape-from-Silhouette(SFS)算法从多幅二维图像中重建出的人体三维模型进行骨架化,然后通过一种启发式的方法进行模型匹配.实验结果表明,该方法不仅思想简单,而且具有较好的鲁棒性,能够很好的去除各种噪声的影响.