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.     

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。     

基于仿射模板匹配的多角度单人脸定位

提出了一种基于仿射模板匹配的多角度人脸定位算法,用平均脸作为基模板,经由不同的伸缩比例和旋转角度构成的仿射变换生成各种姿态的模板,并将模板分为双眼模板和人脸模板对,首先使用以眼模板搜索符合眼睛的区域,再用整个人脸模板匹配进上步检验是否符合人脸模式,并利用马赛克规则验证,给出最佳匹配作为人脸位置,对包含１４４幅图像和６０幅图像的两上图像库的定位准确率分别达到７９．２％和８５％,表明该算法的有效性。     

人脸定位算法的研究

提出了一种自适应的二级人脸定位算法:HBEL+可变形椭圆模板匹配算法。HBEL算法是针对大多数人都有头发这一特点,以头发定位为基础的人脸定位算法。而对于少数没有头发的人,其人脸都呈现出椭圆轮廓,根据这一特点,在HBEL算法失败后,采用可变形椭圆模板匹配算法对人脸进行定位。     

改进的多模板ASM人脸面部特征定位算法

为了提高主动形状模型(ASM)算法在人脸平滑区域检测的准确性,提出一种先利用全局模板进行总体定位,再利用局部模板进行局部定位的改进的多模板ASM算法.在局部定位过程中,首先在各模板特征点中构建窄条带,然后利用Closed-form算法对窄条带区域进行纹理分割,最后利用局部模板与图像进行匹配,得到人脸特征点位置信息.实验结果表明,与传统ASM算法相比,该算法显著改善了纹理平滑区域特征点定位不精确的问题,并提高了对各特征点的提取精度.     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

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。     

基于AdaBoost算法和模板匹配的人眼定位

以驾驶员疲劳检测为背景,针对人眼的定位问题,提出一种基于AdaBoost算法和模板匹配的人眼定位的方法;该方法首先使用3×3中值滤波去除噪声和光照对图像的影响,然后通过对AdaBoost算法的强分类器训练算法改进、级联分类器优化实现人脸的快速检测,最后在检测到的人脸区域,通过从粗到细改进的模板匹配方法对人眼进行准确定位;实验结果表明,该方法在保证定位准确的情况下,大幅的提高了人眼定位时间;该方法兼具了良好的实时性和鲁棒性。     

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及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。     

基于头肩图像序列的人脸特征定位系统的实现

针对复杂背景的人脸彩色图像进行特征定位,一直是研究的热点和难点问题.提出了一种实时进行人脸特征定位的算法.在单人脸头肩图像序列中,首先利用背景差分法提取出人脸前景图像,利用几何先验知识和积分投影法分离出人脸区域;接着在人脸区域中采用YCbCr肤色模型、模板匹配以及边缘检测的方法定位出眼睛和嘴角,最后在RGB空间上采用阈值方法和积分投影法相结合的方法确定眉毛和鼻子的位置.实验表明,系统可以快速地检测出人脸特征,具有较高的检测精度和鲁棒性,检测的帧率达到10fps.     

一类视频序列中的人脸检测与实时跟踪算法

提出一种新的人脸快速检测与实时跟踪算法,能够对视频序列中的人脸进行快速、准确地检测和跟踪。算法分为开始状态、目标丢失状态的人脸检测和连续状态的目标跟踪。首先预测人脸两眼之间的中心位置,得到人脸的预测位置并对预测位置处的图像进行模板匹配,快速检测出人脸准确位置。然后利用检测出的人脸修正人脸模板,并在检测出的位置、旋转度、缩放比例等条件下,对后面序列图像进行小位置、小角度的快速跟踪。实验采用了多种环境下的大量视频,结果显示该算法能够快速跟踪视频序列中的人脸并具有很高的准确性、鲁棒性。     

Line-based face recognition under varying pose

Much research in human face recognition involves fronto-parallel face images, constrained rotations in and out of the plane, and operates under strict imaging conditions such as controlled illumination and limited facial expressions. Face recognition using multiple views in the viewing sphere is a more difficult task since face rotations out of the imaging plane can introduce occlusion of facial structures. In this paper, we propose a novel image-based face recognition algorithm that uses a set of random rectilinear line segments of 2D face image views as the underlying image representation, together with a nearest-neighbor classifier as the line matching scheme. The combination of 1D line segments exploits the inherent coherence in one or more 2D face image views in the viewing sphere. The algorithm achieves high generalization recognition rates for rotations both in and out of the plane, is robust to scaling, and is computationally efficient. Results show that the classification accuracy of the algorithm is superior compared with benchmark algorithms and is able to recognize test views in quasi-real-time     

改进的多目标回归实时人脸检测算法

针对物体检测实时多目标回归算法中分别优化各四个位置参数，割裂了四个位置变量之间的关系，造成对物体的边框回归不够准确且训练不易收敛的问题，提出一种带检测评价函数（Intersection over Union，IoU）作为损失函数的实时多目标回归人脸检测算法。首先基于Redmond等提出实时多目标回归模型，采用该模型检测实时性的机制，然后融合了IoU函数作为位置参数的损失函数，将实时多目标回归模型中的四个独立位置参数整合成一个单元进行优化，避免了基础模型的缺陷。算法在人脸检测基准库FDDB上进行测试，实验结果表明：在人脸检测的有效性上优于主流的传统人脸检测算法，检测速度上领先于其他经典深度学习方法。提出的算法在检测人脸的有效性和检测速度两者之间取得了一个较好的平衡，为构建实用的人脸相关应用系统提供了参考价值。     

复杂背景下的人脸定位识别方法

现有的人脸识别算法多在标准库上进行,缺少对复杂背景下人脸识别问题的研究。提出一种快速的人脸定位识别方法,旨在解决复杂背景中人脸的定位和识别问题。在定位方面,提出一种新的自适应肤色分割的人脸定位算法,充分考虑类肤色背景对定位算法的影响,使该算法在户外环境下的人脸定位精度较传统方法有了一定的提高;识别方面,采用局部SVD方法提取人脸图像特征值,以PCA算法加以识别,新算法改进了传统PCA训练速度慢、内存占用大的缺陷。通过对ORL人脸库以及自制人脸库的实验分析,结果表明该方法不仅能解决复杂背景中人脸定位识别问题,并且高效、快速、有较好的实用性。     

基于Mega2560的人脸检测与定位跟踪

为了解决存在外界干扰的人脸的检测和准确定位与跟踪问题,避免过于依赖软技术造成的算法复杂性,采用软硬件结合的方式,基于Mega2560单片机、VS2008开发环境与OpenCV函数库,实现了人脸检测与准确定位与跟踪。首先,利用Haar-like特征法寻找出图像中的人脸特征矩形,通过AdaBoost算法生成级联分类器,实现人脸检测;然后,将图像显示窗口中心选为坐标原点,计算人脸位置,用线性变换的方法获取人脸位置偏差,进而转换成角度偏差发送给下位机Mega2560;最后,单片机根据接收到的角度偏差信息,控制摄像头使人脸始终在坐标原点位置,实现人脸的准确定位与跟踪。通过实验表明系统具有较好的稳定性和准确性。     

利用Hausdorff距离人脸图像定位算法

利用 Hausdorff距离的人脸图像定位算法是动态人脸识别系统的预处理工作 .定位算法与识别系统相结合 ,可提高人脸识别率 .由于动态人脸图像在移动过程中成像大小不是完全相同的 ,这样对进一步运动中人脸图像相互关系有较大的影响 ,提出了利用 Hausdorff距离来对图像中人脸进行定位 ,将图像中人脸部分提取出来并对其大小做调整 ,过滤掉背景信息 ,一定程度上简化了后续识别工作     

Tetrahedralization of point sets using expanding spheres

The expanding sphere algorithm computes an alpha shape tetrahedralization of a point set. Starting with a seed tetrahedron, the circumscribing sphere is squeezed through each face until it either touches another point or exceeds a preset radius. If no point is found, that face of the tetrahedron is part of the surface of an object. If a point is found, a new tetrahedron is constructed. This process is iterated until all the faces of the tetrahedra have been processed and no more connected points can be found. If there are points left over, the process is iterated, creating additional objects. The algorithm generates a list of objects, with an alpha shape tetrahedralization and a surface triangulation for each. Any points that cannot be made part of a valid tetrahedron are also returned in the extra points list. The algorithm is efficient for uniformly distributed point sets, with a running time that is linear in the number of points for such sets. Since the operations are local, it is also robust.     

一种基于TOA测距的室内三维质心定位算法研究

针对现有的室内三维定位技术定位精度较低的问题,提出了一种基于到达时间(TOA,time of arrival)测距的室内三维质心定位方法.在COMSOL软件中,建立真实的物理场仿真环境,将筛选出的4个基站坐标分别作为球心,基站与终端间的距离分别作为半径,构建出三维球体定位模型,对质心定位算法进行仿真.通过在相同实验条件下仿真实验表明,相比于传统质心定位的算法和基于RSSI的质心定位算法,改进的定位算法在精度上得到了提高,对环境也具有良好的适应性.     

基于Bloch 球面坐标编码的量子粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于Bloch球面坐标编码的量子粒子群优化算法。该算法每个粒子占据空间三个位置,每个位置代表一个优化解。采用传统粒子群优化方法的搜索机制调整量子位的两个参数,可以实现量子位在Bloch球面上的旋转,从而使每个粒子代表的三个优化解同时得到更新,并快速逼近全局最优解。标准测试函数极值优化和模糊控制其参数优化的实验结果表明,与同类算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。