基于YCbCr高斯肤色模型的人脸检测技术研究

人脸的检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,其自动人脸识别系统、基于内容的检索、视觉监测、新一代人机交互技术等领域具有广阔的应用前景。而高斯模型是模型识别研究中经常用到的一个模型。建立一种基于YCbCr高斯肤色模型,并对其进行验证和分析,随后对二值化图像进行基于数学形态学和连通区域分析和处理,尽可能地去掉大部分非人脸区域,对于人脸识别的研究有一定的价值和意义。     

一种基于改进高斯过程隐变量模型的多角度人脸识别算法

针对传统谱算法在人脸识别中的局限,该文提出一种基于改进高斯过程隐变量模型(GP-LVM)的多角度人脸识别算法。首先,通过高斯过程(GP)对人脸流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM);其次,分析GP-LVM得到共有信息(shared information)和独有信息(private information),利用概率最大化与拉格朗日乘子法得到参照矩阵和参照值;最后,实现多角度人脸识别。选取Yale,JAFFE,FERET,CMU-PIE 4类数据集进行对比实验,实验结果表明:该文提出的算法可以有效地识别多角度人脸,针对无角度人脸识别也具有良好的效果。     

高斯混合模型的遗传分基融合算法

作为分析数据的一种有效工具,高斯混合模型被广泛地应用到信号与信息处理领域中.然而,如何从数据中直接来确定模型中高斯分量的个数仍然是一个非常困难的问题.针对这一问题,本文提出了一种遗传型分裂融合优化算法,称之为分基融合算法.该算法以传统的EM算法为基础,通过类似遗传算法的随机分裂与融合操作,能够自动确定混合模型中高斯分量的数目.同时,它还能够估计出各个高斯分量的详细参数.实验表明,这种分基融合算法能够对于一般混合高斯数据建立合理的模型.     

基于面分块的人脸造型技术研究

人脸面部是一个极其复杂的曲面,若将其作为一个整体进行人脸造型则使问题复杂化.本项研究在总结前人研究工作的基础上,提出了一种将人脸面部分为若干块、分别进行处理的人脸造型方法,同时将人脸表面形变模拟成弹性体的形变,并为其建立了弹性形变模型,实现了从一般人脸模型到特定人脸模型的造型,算法效率高、交互操作少,结果令人满意.     

基于肤色及改进的Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的实时性和准确率,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法结合的人脸检测新方法。首先在YCbCr色彩空间下建立混合高斯肤色模型处理待检测图像,分割出肤色区域得到候选人脸区域。然后通过Harr矩形特征扩展与样本权值更新改进Adaboost算法,进行人脸检测。实验表明,该方法较好地处理了复杂背景下彩色图像人脸检测的漏检、错检问题,提高了检测速度和精度。     

人脸面部表情的动画算法研究

利用计算机进行人脸造型、建立人脸表情动画以及对人脸肖像进行夸张处理是当前的一项热门研究课题,其技术和产品有着广阔的应用前景和巨大的经济效益。文中研究了人脸表情特征,选择一种合适的人脸表情动画和人脸变形技术的方法,并将二者结合在一起,设计了一个可以实现人脸卡通动画效果的系统。     

基于LED与肌肉模型的特定人脸建模与动画

特定三维人脸的建模与动画是计算机图形学中一个非常令人感兴趣的领域.本文提出了一种新的从两幅正交照片建立特定人脸的模型以及动画方法,首先以主动轮廓跟踪技术snake自动获取人脸特征点的准确位置,然后以文中的局部弹性变形(local elastic deformation)方法进行通用人脸模型到特定人脸的定制,并辅以采用图像镶嵌技术生成的大分辨率纹理图像施行纹理绘制,该方法以特征点的位移和非特征点与特征点的相对位置为基础计算局部人脸面部的变形,同时还能够实现人脸剧烈的面部变化和动作,与肌肉模型相结合,可很好地实时完成人脸的动画,具有快速高效的特点.最后,给出了所得到的实验结果.     

一种峭度依赖的参数自适应盲分离算法

针对超高斯与亚高斯混合信源分离算法上存在的不足,该文提出一种峭度依赖的参数自适应盲分离算法。该算法用加权双高斯模型估计超高斯与亚高斯信源分布,在自然梯度框架下,依据峭度实现模型参数自适应。通过使用混合图像对其进行验证,实验表明该算法不仅可以有效实现超高斯与亚高斯混合信源的分离,而且比已有算法具有更好的分离和收敛性能。     

基于TMS320C6678的背景更新算法的改进与实现

利用混合高斯模型描述序列图像背景是地面复杂背景下红外搜索跟踪系统中的关键技术。针对背景更新算法的收敛性和估计准确性的问题,提出了一种自适应混合高斯模型的背景更新框架。该背景更新框架通过建立混合模型迭代过程中学习因子与时间、模型状态的关系并且自适应选择混合模型中高斯分布的个数,有效地提高了背景估计的精确程度和算法的收敛速度。通过真实序列图像详细分析本文背景更新框架性能,同时研究设计了基于TMS320C6678DSP芯片的背景更新图像处理系统,实现了视频的传输、处理等系列功能,并与其他算法作比较,从数据分析和实验结果等方面表明本文算法的优越性。     

视觉传达约束下模糊人脸图像多尺度特征重建模型

模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将人脸图像分解为三个尺度;然后分别提取三个尺度图像的人脸特征,利用自编码超分网络建立模糊图像和高分辨率图像之间的对应关系,构建重建模型;最后,将多尺度特征作为模型的输入,通过求解模型实现模糊人脸图像多尺度特征重建。结果表明,重建模型的平均峰值信噪比和平均结构相似性达到相对极大值,分别为9和0.87,说明所构建模型重建的人脸图像质量较高。     

High resolution estimation for sub-gaussian stable signals in a linear array model

The authors describe a high resolution subspace fitting (HRE) algorithm for robust estimation of direction of arrival (DOA) in the uniform linear array model with heavy-tailed signals and noise. Electromagnetic disturbances on telephone lines, atmospheric noise and underwater acoustic noise often exhibit heavy-tailed behaviour with differing characteristics. Although statistical models under Gaussian assumptions of signals and noise have been extensively investigated in the literature, there is limited research on robust methods in the non-Gaussian setting. A general model with sub-Gaussian alpha-stable signals is described, which includes the isotropic alpha-stable, and independent and dependent Gaussian models as special cases. It is shown that the HRE algorithm provides strongly consistent estimates of the DOAs. In addition, Monte Carlo simulation studies show that the proposed algorithm works extremely well for closely spaced targets, and outperforms the multiple signal classification-type algorithms for strongly dependent signals, both in the stable and the Gaussian cases     

Data-adaptive algorithms for signal detection in sub-Gaussianimpulsive interference

We address the problem of coherent detection of a signal embedded in heavy-tailed noise modeled as a sub-Gaussian, alpha-stable process. We assume that the signal is a complex-valued vector of length L, known only within a multiplicative constant, while the dependence structure of the noise, i.e. the underlying matrix of the sub-Gaussian process, is not known. We implement a generalized likelihood ratio detector that employs robust estimates of the unknown noise underlying matrix and the unknown signal strength. The performance of the proposed adaptive detector is compared with that of an adaptive matched filter that uses Gaussian estimates of the noise-underlying matrix and the signal strength and is found to be clearly superior. The proposed new algorithms are theoretically analyzed and illustrated in a Monte-Carlo simulation     

Rotation-invariant texture retrieval with Gaussianized steerable pyramids.

This paper presents a novel rotation-invariant image retrieval scheme based on a transformation of the texture information via a steerable pyramid. First, we fit the distribution of the subband coefficients using a joint alpha-stable sub-Gaussian model to capture their non-Gaussian behavior. Then, we apply a normalization process in order to Gaussianize the coefficients. As a result, the feature extraction step consists of estimating the covariances between the normalized pyramid coefficients. The similarity between two distinct texture images is measured by minimizing a rotation-invariant version of the Kullback-Leibler Divergence between their corresponding multivariate Gaussian distributions, where the minimization is performed over a set of rotation angles.     

人脸轮廓信息的提取

边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。人脸检测技术是一种人脸识别技术的前提。文章针对人脸检测中人脸定位提出了人脸轮廓信息提取技术,确定人脸检测的主要区域。首先介绍了几种边缘检测算子,然后提出了动态阈值方法来改进图像阈值,提高了边缘检测精度。     

基于肤色模型的人脸检测算法研究

利用一种基于肤色的2D Gaussian模型和一定的先验知识实现了人脸快速检测。首先对一幅图像进行去噪、光线补偿等预处理,然后根据颜色空间特性建立适宜的肤色模型,检测出大致的肤色轮廓,对面部特征根据先验知识实现定位,从而剔除非脸部区域,最后对该算法进行实验验证。实验表明,该算法可以实现人脸的快速检测,降低了误报率,具有一定的优越性。     

基于概率主成分分析的人脸识别

人脸自动识别是模式识别和图像处理等学科的一大研究热点,在身份鉴别、信用卡识别、护照核对以及监控系统等方面有着广泛的应用。提出一种基于概率主成分分析方法(PPCA)的人脸识别,该方法与传统的主成分分析(PCA)相比,克服了简单的“丢弃”其他非主成分因子,在PPCA中将“丢弃”因子作为噪声成分进行估计．同时PPCA方法是一种基于概率模型的方法,因此很容易延伸为混合模型,对于PPCA概率模型参数,提出利用EM算法对其进行估计。用两个不同的数据集(姿势表情变化集和光照变化集),将PPCA人脸识别算法和传统的PCA算法进行比较,基于PPCA的人脸识别算法中的“丢弃”方差的收敛速度快于传统的PCA算法。实验结果表明．无论是姿势表情变化集,还是光照变化集,PPCA算法的识别率都优于传统的PCA识别算法。     

基于人脸识别技术的英语在线考试系统

以提升在线英语考试效率、公正性和准确性为目的,设计基于人脸识别技术的英语在线考试系统.首先进行人脸图像采集、预处理、特征提取和图像分类处理,然后根据人脸特征信息与账号信息验证参考人员身份真实性,最后根据验证的参考人员信息进行试卷自动生成、答题、试卷提交、自动阅卷与评分,完成英语在线考试.实验结果表明,该系统能够快速、准...     

一种采用混合高斯模型与贝叶斯判别的彩色图像人脸检测方法

介绍了一种采用混合高斯模型与贝叶斯判别的彩色人脸检测方法。该方法首先利用图像的彩色信息以及人脸的基本特征信息来进行人脸粗检测,得到图像中的多个候选人脸区域;然后对训练图像集中的全部候选人脸区域进行判别特征分析和混合高斯建模;最后采用贝叶斯判别方法对候选人脸区域进行判决,得到人脸检测结果。实验结果显示该方法具有较好的推广效率和工程应用前景。     

基于生成对抗网络的人脸老化技术在公安领域前景探究

人脸中蕴藏着丰富的视觉信息,具有巨大的开发价值,人脸老化技术可以预测一个人未来的样子或他过去的样子,在公安领域有着广泛的应用前景,对打击犯罪具有重要意义.本文首先介绍了传统和几种比较流行的基于生成对抗网络的人脸老化方法,然后结合公安实际探究了人脸老化技术在公安领域的应用前景,并对公安实战应用面临的诸多困境进行了思考,最...