流形学习算法分析及在人脸数据库上的应用

为了更高效的处理高维数、高复杂性的非线性数据,发现其嵌入在源数据空间中的本维特征,提出了基于局部光滑逼近思想的流形学习算法,通过局部线性误差逼近最小化,实现将高维数据映射到低维空间.在FREY人脸数据库上进行降维实验,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于L^＊a^＊b^＊肤色模型和数学形态学的人脸检测

提出利用L*a*b*肤色模型和数学形态学相结合的方法,实现彩色图像人脸检测.建立L*a*b*颜色空间的肤色模型,利用该模型提取肤色区域;然后,用数学形态学算子,完成去除噪声和干扰,分割候选目标等处理过程;最后,利用人脸的比例关系框选出人脸区域.实验表明,该方法计算开销较小,易于实现,准确率较高,速度快.     

基于高阶统计量的合成图像鉴别方法

随着各种图像编辑软件的广泛应用,数字图像被篡改的现象越来越普遍。论文研究了一种鉴别合成照片真伪的方法,在提取可信图像和拼接图像的双谱特征和边缘密度特征的基础上利用支持向量机(SVM)进行分类训练,并提出了在特征提取前去除图像的非高斯噪声。实验结果表明,该方法可将鉴别正确率由71%提高到75%,并具有一定的抗JPEG压缩能力。     

基于LLE与Fisher线性判别的人脸识别算法

为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。     

基于OpenCV的人脸检测研究与实现

本文针对OpenCV库中人脸检测算法存在的检测效率低、检测人脸范围小、检测人脸不精确、检测人脸包含过多背景等诸多问题进行研究和改进,设计和实现了一个检测范围广、结果精确的高效率人脸检测算法。实验结果表明,改进之后的算法对正脸、左右侧脸、仰头脸、低头脸、半遮挡脸等不同姿态的人脸图像都有较好的检测精准度和效果,且检测耗时更短。     

基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法

该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift跟踪算法,提出了基于多特征的Mean Shift人脸跟踪算法以解决Mean shift跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP关键纹理模型,既增强了目标的关键纹理信息,又简化了LTP纹理模型。在此基础上,提出一种基于LTP关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift人脸跟踪算法,有效地解决了Mean Shift算法的鲁棒性问题。为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能,该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明,该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift算法均有明显的提高。     

彩色图像人脸特征点定位算法研究

本文提出了一种基于复合局部信息模型的改进Active Shape Model(ASM)算法,并进一步提出了基于人脸特征点Gabor小波特征降维分类的特征点搜索方法,对改进ASM的结果进行精确校正,达到鲁棒精确定位特征点的目的.本文首先对经过Adaboost检测的彩色图像人脸区域进行光照补偿,然后根据眼睛和唇色的色度特性定位双眼和嘴唇中心位置,从而得到较好的人脸特征点的初始位置.在特征点位置搜索中,本文结合肤色概率信息对ASM方法进行了改进,从而提高了仅基于灰度梯度信息的传统ASM方法的鲁棒性和准确性.最后选取改进ASM搜索后的某些特征点一定领域内梯度值较高的点,提取其Gabor小波特征,通过线性判别式分析法(Linear Discriminant Analysis)和最近邻分类法对其进行分类,搜寻最符合训练样本Gabor特征的点作为最佳位置点,修正了ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确.     

一种基于人脸区域的图像质量客观评价算法

提出了一种基于人脸区域的图像质量客观评价模型算法,该算法将整个图像区域划分为感兴趣区域(人脸区域)和不感兴趣区域,对这两个区域内的图像损伤,在计算中分别赋予不的权重,以体现人眼的感知兴趣.实验证明通过该模型算法得到的客观评价结果与人眼的主观感觉具有更好的一致性.     

动感像素全息母版图案的设计制作研究

本文介绍了一种新颖的数码像素全息高速拍摄装置来实现全息母版的制作。提出和介绍了运用Photoshop软件一些特殊的图像处理功能设计制作动感像素全息图的方法,并结合多种防伪技术,使产生的图案具有不可仿制的图形畸变特点,并列举了设计实例。