基于改进SSD算法的学生面部及其关键点检测研究

课堂讲授是教学活动的主要形式,学生的课堂学习状态可以通过其面部信息反映出来,为了准确地获取学生的面部信息,提出了一种更加适用于教室中学生的面部及面部关键点检测模型。由于教室中后排落座的同学属于小目标,为了准确检测后排同学,将网络前端的三张特征图进行了融合,使网络对小目标的检测能力有所提升;根据学生面部生理结构的特点,改进了预测候选框的生成比例。为了验证算法的先进性,设计了对比实验,所提的模型在三种难度的数据集上均表现最优。     

基于概率关系的面部特征点定位技术方法*

基于BCD提出了一种新的面部特征点定位方法,该方法在以下三个方面扩展了传统的BCD(boosted cascade detector)：a) 建立了BCD决策响应与特征点位置之间的概率关系;b) 提出一种基于上述概率关系的特征点定位方法;c) 设计了两种最佳人脸候选区域的选择方法。解析式的BCD把人脸检测和面部特征点定位融合成一个统一的过程。实验表明其精度和速度高于平均位置法（AVG）和基于boosted classifiers的最佳命中法（BestHit）,并且它的运行速度也明显高于基于非线性优化的AA     

基于面部特征点的单幅图像人脸姿态估计方法

针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题,提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法.通过Adrian Bulat人脸特征点定位器和Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点,确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长,在指定Z轴旋转角度下,使用修正牛顿法通过模型的旋转...     

基于Candide-3模型的姿态表情人脸识别研究

针对姿态表情严重影响人脸识别准确率的问题,基于Candide-3模型的简化,提出了形状表情关键点拟合的人脸几何结构重建和基于三角网格模型的纹理映射的方法,该方法确定关键特征点,根据人脸的几何结构信息确定姿态角,提取Candide-3模型形状表情对应点,调整模型参数,进行几何结构重建;对几何结构中每个三角网格模型进行纹理影射,得到逼真的特定人脸模型.实验结果表明,该方法提高了人脸重建速度,达到减弱姿态表情对人脸识别影响的目的.     

一种基于特征点匹配的图像拼接算法

本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。     

人脸识别中面部图像处理算法研究

在人脸图像定位的前提上,利用灰度信息实现了人脸面部主要器官如眼睛、鼻子和嘴巴的定位。采用双三次插值法对图像进行旋转和缩放。另外,采用直方图增强的方法对图像灰度值进行归一化处理。     

灰度图像中基于像素分布特征的人脸定位

提出了一种利用人脸图像的像素分布特征来定位人脸的方法，在定位人脸的内轮廓时利用了图像二值化后的分布特征和灰度图的像素分布特征相结合的方法，然后将人脸区域的图像进行标准化，经过以脸图像可以方便地用于人脸的识别。在对采集到的图像进行的测试中得到了较好的效果。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于眼部特征的人脸识别快速算法

在频谱脸法的基础上,提出了基于眼部特征的人脸识别快速算法。该方法利用小波变换后的垂直细节子带进行眼睛位置的搜索,并根据眼睛部分的信息进行初步查询,使得平均识别率有所提高,并大大减少了平均识别时间。     

一种基于不放回抽样的图像混沌加密算法

针对现有基于混沌序列的图像加密算法的缺陷,提出一种基于不放回抽样的图像混沌加密算法。该算法采用可变模运算和间接地址映射技术,将混沌序列一对一、高度随机地转换为图像像素地址,实现图像的位置置乱和灰度扰乱加密。对混沌序列的分布无严格要求,使混沌序列的参数和初值可以作为密钥被使用。实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法性能优越、运算速度快且易于实现。     

基于OMR技术的乐谱图像匹配算法

提出了一种数字乐谱图像识别与匹配方法,采用光学乐谱识别(OMR)技术识别数字乐谱图像建立对应的MIDI文件,利用一一对应算法进行匹配,根据相似度来判断同一音乐作品的不同数字版本的乐谱图像,并在理论上就此算法的有效性进行了论证。同时,仿真实验结果表明这一方法能有效地实现对不同数字版本的同一音乐作品的乐谱图像的识别、归类与校正。     

基于抠像技术的图像无缝融合算法

为了更快更好的进行图像融合,在用自由融合算法对泊松图像编辑与抠像技术进行改进的基础上,实现了一套图像自由无缝融合算法。该融合算法首先利用抠像技术来提取图像中的物体边缘,然后迭代求解泊松方程,从而取得了自然的融合效果。该算法与最新的无缝融合算法相比,其优点在于:①对于前景与背景的颜色变化复杂的图像,仍可得到准确的边缘;②可以使用户能引导前景映射图的走向;③无论图像前景层中存在多少个洞,融合效果将不受任何影响。这使得该算法的应用具有相当的灵活性。对于目前的图像融合技术而言,该算法可以获得更高的融合质量、更快的处理速度以及多样的融合效果。     

基于多尺度卷积神经网络的人脸润饰检测算法

针对目前人脸润饰检测算法特征提取复杂、识别率低的问题,提出了一种基于多尺度卷积神经网络的人脸润饰检测算法.不同于传统的卷积神经网络,本文的网络增加了图像预处理,利用基于方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradient,HOG）特征的人脸提取算法从原始图像中提取出人脸部分;在第一个池化层后连接局部归一化（Local Response Normalization,LRN）层,加速模型的收敛;提出了多尺度卷积层,将大小为1×1,3×3和5×5的卷积核进行级联,提高模型分类效果.实验结果表明,本文算法的检测精度在人脸润饰数据集LFW和ND-ⅢTD分别达到99.5%和92.9%,相比于主流网络结构和最新人脸润饰检测算法,检测精度有显著提高.     

PDE技术的图像放大模型

偏微分方程(PDE)已成为图像处理与分析中的重要工具。而数字图像处理的一个基本内容是图像放大,即从低分辨率图像获得高分辨率图像的图像处理技术。通过两种泛函模型,利用变分的思想,提出了基于TV-norm (total variation norm)插值模型和四阶偏微分方程插值模型的图像放大算法。通过仿真实验结果及均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）两种评价准则说明了该算法的有效性和可行性。     

基于人脸图像的年龄估计

年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化.近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入.基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段:特征提取和估计方法.针对以上两个阶段,分别提出相应的方法.在特征提取方面,为了更好地描述年龄变化,特别是针对未成年人,引入了方向梯度直方图(Histogram ofOriented Gradient,HOG)特征,并将其与局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行融合;在估计方法方面,提出了软双层估计模型,其采用由粗到细的策略.首先,在第一层将人脸分成“未成年人”与“成年人”两类;然后,在第二层通过在两类的边界设置重叠区域,分别对其建立年龄估计模型,以对第一层的错误分类进行补救.通过实验发现,融合的特征具有更强的年龄判别性,同时,软双层模型也进一步提高了年龄估计的准确度.     

基于ICP算法的医学图像几何配准技术

几何配准是医学图像领域研究的重要内容，医学图像几何配准的目标就是建立术前和术中两组点的变换关系。该文利用股骨为模型，讨论了基于轮廓特征的ICP医学图像几何配准算法，从技术上实现了术前建模和术中取点，并编制相应的ICP算法程序。     

基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法

人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题，至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性，提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面上的正态Ｂａｙｅｓ分类模型。在本文的     

基于Mask原理的改进匀光算法研究

基于Mask原理的遥感影像匀光算法对于消除单幅影像内部的光照不均匀现象有较好的效果.但是,这个算法仍然存在一些问题,例如,对于如何自适应确定最佳的滤波器尺寸来获取背景影像,如何选择合适的模型来拉伸减运算后的结果影像,目前都没有较好的解决办法.针对这些问题,本文提出了改进算法.将原始影像进行分块处理,对于清晰度不同的影像块,采用不同截止频率的低通滤波器来获取背景影像;对于减运算后的结果影像,对亮度不同的区域采用不同尺度的线性拉伸模型.实验显示改进后的算法比原有算法的匀光效果更好,并且可以实现匀光后整张影像反差分布的一致性.