基于二级级联支持向量机的人脸快速检测

为提高传统支持向量机无约束人脸检测算法的检测精度,基于可变形模型思想,将整体与局部特征级联方式结合,提出一种新的人脸快速检测算法。在第一层级中,设计整体人脸稀疏特征,以快速地提供精确的人脸候选区域,在第二层级中进行人脸定位,捕捉无约束条件下人脸拓扑形状,提取关键特征点周围鲁棒性特征,得到判别能力强的分类器验证候选区域。实验结果表明,该算法能流畅运行于VGA视频流中,提高无约束人脸检测精度,有效降低误检率。     

基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测

基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。     

基于深度信息的弱光条件下人脸检测

为了解决弱光环境下人脸检测问题,研究基于深度信息的人脸快速定位方法。首先,使用2D Chamfer Match方法实现人脸的快速预定位,并对定位人脸进行区域增长和增强运算;然后,使用AdaBoost算法结合扩展的Harr特征训练出弱光条件下人脸检测的强分类器,以实现准确的人脸定位。实验表明,在弱光条件下,基于深度信息实现人脸定位和过滤,可以减小搜索范围,加快检测速度,具有较强的鲁棒性和时效性。     

基于近红外与可见光双目视觉的活体人脸检测方法

针对人脸识别系统易受伪造攻击的问题,提出了一种基于近红外与可见光双目视觉的活体人脸检测方法。首先,采用近红外与可见光双目装置同步获取人脸图像,提取两图像的人脸特征点,利用双目关系实现特征点的匹配并获取其深度信息,再利用深度信息进行三维点云重建;然后,将全部人脸特征点划分为四个区域,计算各区域内人脸特征点在深度方向的平均方差;接着,选取人脸关键特征点,以鼻尖点为参照点,计算鼻尖点到人脸关键特征点之间的空间距离;最后,利用人脸特征点的深度值方差和空间距离来构造特征向量,使用支持向量机（SVM）实现活体人脸判断。实验结果表明,所提方法能够准确检测活体人脸以及有效抵御伪造人脸的攻击,在实验测试中达到99.0%的识别率,在准确性和鲁棒性上优于利用人脸特征点深度信息进行检测的同类算法。     

一种基于预测的实时人脸特征点定位跟踪算法

当前的人脸特征点定位跟踪方法因其计算量大,实时特性欠佳。给出了一种基于改进Viola-Jones算法和Kalman滤波器预测机制的定位及跟踪算法。该算法通过使用改进的Viola-Jones算法对本次人脸特征点进行定位,同时使用Kalman滤波算法对特征点下次出现位置进行预测,缩小了下一帧特征点定位过程中特征点的搜索范围,因而缩短了定位搜索时间。实验结果表明该方法在保证定位准确性和鲁棒性的同时明显增强了算法的实时性。     

基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法

由于外貌、肤色、表情等不同,会导致较高的人脸检测漏检率和误检率。为此,提出一种基于肤色模型和中线定位的多姿态人脸检测算法。利用肤色特征快速排除大部分背景区域,根据人脸的显性特征分割出人脸候选区域,并对边缘检测后的图像进行投影,使用中线定位法实现多姿态人脸的检测与定位。实验结果表明,该算法能实现多姿态人脸的快速检测,黑发单个人脸检测的检测率达93.3%,鲁棒性较强。     

非学习模式下的类Haar特征快速人眼定位

本文研宄非学习模式下的快速人眼定位算法.首先,在己检出的人脸区域中,根据人脸几何特征的先验信息,设置一定的人眼候选区域,通过高斯差分滤波消除光照影响.其次,定义一种类Haar的特征作用于二值化后的图像,在人眼候选区域计算该特征的评价值获得精确的人眼位置,实现人眼的快速搜索定位.该算法的处理方法简单快速,并且对于眼镜、眉毛以及发髻的干扰都有一定的鲁棒性.算法通过人脸几何先验知识,减少了训练和学习过程.实验结果表明,该算法能够快速准确实时地完成眼睛的定位,为后续的人脸识别提供必要的前提条件.     

基于特征识别的3维人脸动画模型自动构造

针对3维人脸动画应用中,需要手工事先标定肌肉模型的控制点、工作区域和设置各种计算参数,造成工作量大、修改困难、移植性差等弊端,提出自动构造各种肌肉模型及确定它们计算参数的方法。研究工作包括:综合运用法向量变化率、高斯曲率、高斯纹理模型等参数研究3维人脸几何及纹理特征的快速检测方法;设计基于邻域生长和候选点聚类分析的识别算法来识别人脸五官部位的特征点;在此基础上,自动确定各种肌肉模型的位置结构、工作区域和计算参数,实现人脸动画所需的肌肉模型构造和装配的自动化。应用工作结果表明,基于特征识别的3维人脸动画肌肉模型自动构造方法移植性好、精度较高,提高了动画建模工作的效率。     

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．     

基于人脸特征和Adaboost算法的人脸定位

人脸检测与定位,是人脸分析的基础,应用在众多领域,一种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义。文中提出了一种利用人脸的特征与改进的Adaboost算法相结合的人脸定位算法。首先利用人脸的肤色特征,寻找出人脸可能存在的区域。再利用人形态特征筛选出人脸的候选块。针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转,文中利用人脸的对称性予以调整,最后利用改进的Adaboost算法在候选块中快速定位人脸。实验表明该算法多姿态,复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性。     

设计特征向加工特征转换的扫体重构法

针对同时需要铣削和车削加工的零件,提出一种基于扫体的从设计特征向加工特征转换的统一方法.采用扫体方式重构零件和毛坯模型,并将毛坯与零件之间的差体沿着这些扫体扫掠路径拆分出各种新的加工扫体,最后将这些加工扫体依照它们之间的邻接关系和加工特征形状结构选择合并成加工特征.该方法实现了同一零件中直扫体和回转扫体2种特征的统一转换,能够产生对应各种不同加工方法和方向的加工特征,有利于工艺优化.文中方法已应用于一个CAPP系统,其结果证明了该方法的可靠性.     

一种基于分布的形状特征描述子

形状特征描述在基于内容的图像检索与识别研究中具有重要地位,文中对图像检索及识别中常用的形状描述进行了介绍。提出一个新的基于区域中心分布的方案来对图像形状特征进行描述,该描述子以待识别对象的区域二值图像的中心点为圆心,将各点到圆心的距离进行规范化处理,统计落入以区域中心为圆心的各环内的点数与总像素点数n的比例,从而形成一个基于中心分布的形状特征向量。经过数学证明该描述方案提取的形状特征具有缩放、旋转和平移不变性。文中通过使用该方案提取的图像特征进行图像识别检索实验,取得了理想的实验结果,说明了它是一个有效的图像区域形状描述子。     

基于实体模型的产品形状特征识别

依据实体造型的特点,从模型空间的特征层入手,搜寻模型空间中的简单形状特征,并根据造型特点获取单个特征在零件模型上的几何拓扑关系,从而实现形状特征的自动识别.通过分析特征实体造型,提出一种基于实体模型的产品形状特征识别方法,并结合微波器件产品开发特征参数提取模块,实现复杂零件模型形状特征的自动识别与提取.该方法为快速建立企业零件库提供途径,也为网络环境下的协同设计和数据共享奠定基础.     

Boosted cascade of scattered rectangle features for object detection

This paper presents a variant of Haar-like feature used in Viola and Jones detection framework,called scattered rectangle feature,based on the common-component analysis of local region feature. Three common components,feature filter,feature structure and feature form,are extracted without concern-ing the details of the studied region features,which cast a new light on region feature design for spe-cific applications and requirements: modifying some component(s) of a feature for an improved one or combining different components of existing features for a new favorable one. Scattered rectangle feature follows the former way,extending the feature structure component of Haar-like feature out of the restriction of the geometry adjacency rule,which results in a richer representation that explores much more orientations other than horizontal,vertical and diagonal,as well as misaligned,detached and non-rectangle shape information that is unreachable to Haar-like feature. The training result of the two face detectors in the experiments illustrates the benefits of scattered rectangle feature empirically; the comparison of the ROC curves under a rigid and objective detection criterion on MIT CMU upright face test set shows that the cascade based on scattered rectangle features outperforms that based on Haar-like features.     

语义特征造型系统中特征模型转换的研究

通过对新一代的语义特征模型的分析,参考Bidarra等人的研究成果,运用有效性标准,确立语义特征造型中特征转换的方法,在采用数学方法基础上,提出了怎样在数学模型中把设计特征表示转换成加工特征表示。设计过程中的设计特征由一组具有几何特征的面和一组属性（包括维数和具体特征）表示。加工过程中的加工特征由许多面和这些加工操作中面面之间有意义的关系来表示。特征转换中采用数学方法,能够在集合运算中形成加工特征,特征相交这种困难问题也可用数学描述,并且理论上能够转换,从而提高产品模型的可编辑性和易编辑性。     

基于局部特征识别的特征有效性维护方法

缺乏特征模型的有效性维护功能已经成为目前特征造型系统存在的一个严重而亟待解决的问题.在对特征有效性条件进行深入分析的基础上,提出了一个基于扩展属性邻接图（extended attributed adjacency graph,简称EAAG）的特征有效性表示方法,特别是提出了基于局部特征识别的特征有效性维护新方法.该方法不仅能够自动判别特征的有效性是否被破坏,而且能确定导致特征无效的原因和遭破坏后特征的状态,从而能够根据用户的意图自动维持特征模型的有效性.     

混合加工特征识别方法

介绍一种集成了自动特征识别和用户交互特征定义的混合特征识别方法，该方法采用基于广义痕迹的特征识别建立零件的加工特征模型，通过交互特征定义对已建立的加工特征模型进行局部修改和再解释，在交互特征定义中，用户只需通过选取要修改的特征面定义自己的特征，剩余的面则调用自动特征识别算法处理，特征参数由系统提供的统一算法计算，从而减少了交互的工作量，这种混合特征识别方法有助于提高加工特征识别系统的实用性和健壮性。     

根据工艺需要进行设计特征模型调整的方法

保持不同领域特征模型的一致性是多领域特征建模的一个核心问题。为有效地维护特征模型的一致性，提出一种根据对加工特征模型的修改要求自动确定设计特征模型调整方案的方法。该方法从加工特征修改所涉及的拓扑元素出发，通过搜索拓扑元素约束关系图找出相关的拓扑元素约束链，并以此为基础，利用有关准则自动确定设计特征调整的最优方案。该方法从加工的需求出发调整设计模型，保证设计与加工特征模型的一致性，可用于支持面向制造的设计。     

面向三维变量设计的可变特征模型

本文提出了一个面向三维变量设计的产品形状可变特征模型，其中包括特征树，特征表有特征约束关系图等新概念，用于描述设计过程中的形体模型和特征间的相互内在联系，从而不仅可作参数化设计，还支持更广泛意义上的变量设计。     

一种基于图的人脸特征提取方法

当前主流特征提取方法主要从全局特征或局部特征出发实现降维。为了能充分反映样本的全局特征和局部特征,提出基于图的人脸特征提取方法。该方法首先通过对训练样本进行学习得到最佳投影方向,该方向保证投影后的样本类内紧密而类间松散;然后将测试样本映射到最佳投影方向上并利用最近邻分类器进行样本类属判定。标准人脸库上的比较实验结果证明了所提方法的有效性。