人脸朝向检测中PCA子空间构造方法研究

研究了主分量分析(PCA)子空间在人脸朝向检测中的构造方法.首先,用训练集中的人脸样本构造主PCA空间;其次,根据4种不同的人脸朝向分别构造4个辅PCA空间;最后,对测试集中的人脸先经过主PCA空间判断是否为人脸,再对判定为人脸的测试样本用4个辅PCA空间进行人脸朝向检测.实验结果表明,测试样本先经过主PCA空间然后再经过辅PCA空间的分类结果好于只用4个辅PCA空间的分类结果,并且对表情变化、脸部饰物有良好的鲁棒性.     

非约束环境下人脸识别技术的研究

设计了一种基于全方位视觉传感器(ODVS)和多个高速快球摄像机(PTZ)相融合的装置.利用ODVS在动态图像序列中进行大范围多人体对象目标的检测跟踪,得到大范围内各跟踪人体对象目标的位置、大小等信息;然后根据检测到的这些信息来控制不同方位上的多个高速快球摄像机对人体对象目标的头部进行抓拍;最后根据人脸和人眼检测算法检测出来的人体对象目标的脸部特征对所拍摄到的图像进行筛选,淘汰一些不能用于识别的图像,并统计可以用于人脸识别的图像数量,如果没有达到一定的数量,则控制高速快球继续对该人体对象目标的头部进行抓拍,直至抓拍到足够的可用于人脸识别的图像为止.实验结果表明,通过ODVS和多个高速快球摄像机的视频图像信息融合,即使在人体非约束的情况下也能很好的获取到可用于人脸识别的图像,同时能满足多目标实时跟踪与识别的要求.该装置在安全监控、门禁检查、身份认证等领域都具有很好的实际应用价值.     

基于BP网络的人脸朝向识别方法

为了使仿人机器人的视觉系统能够识别出人脸,利用BP神经网络的理论知识,研究人脸识别技术,对图像中人脸朝向判别进行实验研究。实验采用Matlab工具箱进行BP网络设计,实现对人脸角度方向的判别。讨论了输入和目标向量设计BP神经网络结构的设计,以及网络参数和训练参数的设定等问题。实验结果表明,BP神经网络可以根据输入图像的二值化信息,以一定的准确率判别该图像的人脸朝向。     

基于卡尔曼滤波的人脸跟踪算法

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能自动跟踪人脸和容易受到肤色相近遮挡等问题,采用Ad-aboost算法实现了人脸的自动检测,同时对于跟踪丢失等情形,通过卡尔曼预测对跟踪偏差进行实时改进。实验表明跟踪的准确性有较大提高,具有较好的实时性;在相近肤色遮挡时仍能实现正确跟踪,并对侧脸也有较好的效果;算法具有较好的鲁棒性。     

复杂背景的人脸检测方法

由于原始的Adaboost方法在复杂图片上检测人脸效果不够理想,所以提出了一种能够处理复杂背景图片的人脸检测方法,即基于肤色的Adaboost检测方法。该方法具有肤色分割的检测率高、适应性强和AdaBoost算法检测速度快等优点。首先,通过人脸肤色的统计特征对图像进行肤色分割,得到候选人脸区域;然后使用经过训练的AdaBoost算法级联分类器对候选人脸区域进行检测,最终得到精确定位的人脸。经过实丐令证明,基于肤色分割的Adaboost人脸检测方法比原始的Adaboost方法在鲁棒性上有了很大提高。     

动态人脸识别系统的设计与实现

介绍了动态人脸图像的识别问题,包括模块结构设计、系统结构设计和系统的实现等方面.首先,设计了图像采集模块,通过摄像头在VC++环境下实现动态图像的采集、捕捉、存储等功能.其次,对人脸检测与识别的实现过程和算法进行了详细的阐述.设计出的动态人脸识别系统时间复杂度比较低,占用较少的系统空间资源,实验结果具有很高的准确率.     

自动人脸跟踪方法研究

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能自动跟踪人脸和容易受到肤色相近遮挡等问题,首先采用Adaboost算法实现了人脸的自动检测,同时对于跟踪丢失等情形,通过贪心预测和卡尔曼预测对跟踪偏差进行实时改进,并比较两种算法的优缺点。实验表明前者对跟踪的准确性有较大提高,后者具有较好的实时性,在相近肤色遮挡时仍能实现正确跟踪,并对侧脸也有较好的效果,算法具有较好的鲁棒性。     

基于关键点的时间序列模式表示

时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快,很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘.借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种基于关键点的分段线性表示法,用关键点组成的直线段近似描述时间序列.将关键点作为时间序列的分割点,反映时间序列的主要特征,降低时间序列的维数,使整体误差达到最小.     

基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法

针对彩色图像序列的人脸跟踪问题,提出了一种基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法.对每帧图像采用基于肤色和支持向量机的算法检测人脸,可以减少计算量.对于检测到的人脸,判断是否含有新增人脸,有则将新的人脸加入跟踪序列,否则继续跟踪原有人脸序列.然后采用均值平移算法对人脸序列进行跟踪,其计算量小,跟踪稳定可靠,从而实现自动的人脸检测与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地进行人脸的自动检测跟踪.     

像素聚类改进二进制描述子鲁棒性

目标：本文通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法：首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚图像补丁上进行类似BRIEF的随机测试。其次,由于原图像补丁大小、尺度大小影响补丁的像素点成分,从而影响像素聚类的效果,所以在原图像关键点周围分割出多个不同大小的图像补丁,或是将原图像补丁根据尺度金字塔确定几个尺度大小不同的补丁,然后再对图像补丁进行分层、测试。所构建的描述子不仅包含了补丁像素的灰度比较信息,而且包含了灰度排序信息和像素群聚信息,提高了描述子的鲁棒性。结果：通过性能对比实验,发现所提的描述子的性能提高了,而且好于对比的浮点描述子。结论：所以挖掘图像补丁的特征信息能提高二进制描述子的鲁棒性。