基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别*

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高.     

遮挡人脸表情图像预处理研究进展

对遮挡表情图像的传统预处理、基于重要区域的预处理、基于图像重构和基于深度学习的预处理方法进行总结,阐述了各类方法的基本原理,介绍了常用的表情数据集及其特点,讨论了现阶段存在的问题和未来的研究方向.     

基于分类外形搜索的人脸特征点定位

针对传统由粗糙到精准的人脸外形搜索方法,其每一次外形搜索需要在整个外形搜索空间进行,提出一种基于分类的外形搜索方法。该方法始于一个包含不同人脸形状的外形搜索空间,首先利用基于相关性的特征选择方法对随机森林分类器进行优化,利用训练的随机森林分类器将外形搜索空间分为若干个外形搜索子空间;然后根据输入样本和随机森林分类器确定与当前外形最接近的外形搜索子空间,并计算对应子空间的中心和对应样本的后验概率分布,方便后续阶段更好地进行外形搜索;最后采用级联回归进行人脸特征点定位。在300-W数据集上的实验结果表明,此方法不仅有效降低了外形搜索的时间,同时在无约束环境中具有良好的鲁棒性。     

基于曲面形变的三维人脸样本配准

三维人脸样本是人脸识别、人脸动画等领域进行模型训练、算法设计及性能比较的重要数据平台。为了提高三维人脸样本的配准效果和配准速度,提出一种基于曲面变形的三维人脸样本配准方法。该方法通过对标准化样本实施一系列的变形操作来建立原始样本与标准样本之间的对应关系。然后基于该对应关系对原始样本进行配准处理,在处理过程中使用统计方法对样本上的毛刺点和空洞进行修补。实验结果表明,使用该方法可以快速、有效地对不同格式的原始样本进行配准。     

基于OpenCV 的智能相册系统

为了对日益增多的数码照片进行有效管理,提出并设计一种可以对大量数码照片进行智能分类的相册管理系统. 关键技术包括照片附加信息提取、人脸检测、人脸标注、人脸识别和特征匹配,主要通过OpenCV 视觉库有效实现. 实验表明,该系统可以有效全自动的实现时间分类和人数分类,并通过人机交互的方式半自动实现人物分类和场景分类,有较高的实用价值.     

真实感3D人脸表情合成技术研究进展

文中综述了真实感3D人脸表情合成技术的研究进展.根据所采用的技术,将人脸表情合成方法划分为混合样本人脸表情合成、直接表情迁移、基于sketch的人脸表情合成与编辑、基于机器学习的真实感人脸表情合成、高分辨率人脸表情和细节的提取与合成5类,介绍了各类方法的研究现状,并比较了它们的优缺点.最后进行了总结,并对人脸表情合成技术未来的研究方向予以展望.     

基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成

为了更好地模拟素描的笔画和突显肖像素描中五官的部分,提出基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成方法.首先进行人脸分割,由人脸特征点确定GrabCut算法中每个特征的初始trimap,然后根据分割结果使用线积分卷积算法绘制肖像素描.文中使用了基于分割结果的多分辨率白噪声和方向场,并提出了基于分割结果的自适应性边界提取算法.实验结果表明,该算法改善了肖像素描的生成效果.     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于形变模型的多视图三维人脸重建

本文提出了基于形变模型的多视图三维人脸重建方法,将人脸形变模型与同一人脸在不同视点下的多幅图像进行匹配,从而重建出具有较强真实感的三维人脸模型。本文将对基于形变模型的多视图三维人脸重建方法进行详细的阐述,并把实验结果与单视图重建出的三维人脸模型进行了对比,从而体现出多视图重建的优势所在。     

改进SSR算法在人脸识别中的应用

为提高人脸检测中人脸验证的速度,在平方积分图像和图像窗口的灰度均值及方差快速计算基础上,对传统的SSR算法中人脸验证算法部分进行了改进。应用改进的算法,结合窗口灰度标准化的计算和平均人脸模板的取得,引入相关系数和平均偏差,加快了求解速度,克服了由于噪声点的存在对真实的候选脸图像漏检的情况。人脸检测实验证明应用改进的模板匹配算法的正确性.