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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

171 篇 学位论文
138 篇 期刊文献
84 篇 专利
12 篇 会议

馆藏范围

405 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

315 篇 工学
- 220 篇 机械工程
- 51 篇 计算机科学与技术...
- 47 篇 软件工程
- 44 篇 控制科学与工程
- 40 篇 仪器科学与技术
- 8 篇 生物医学工程（可授...
- 5 篇 生物工程
- 4 篇 材料科学与工程（可...
- 4 篇 航空宇航科学与技...
- 3 篇 交通运输工程
- 2 篇 矿业工程
- 1 篇 动力工程及工程热...
- 1 篇 电气工程
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 化学工程与技术
- 1 篇 农业工程
- 1 篇 公安技术
35 篇 艺术学
- 35 篇 设计学（可授艺术学...
14 篇 医学
- 13 篇 临床医学
- 3 篇 医学技术（可授医学...
- 2 篇 基础医学(可授医学...
12 篇 理学
- 6 篇 系统科学
- 3 篇 数学
- 2 篇 统计学（可授理学、...
- 1 篇 生物学
- 1 篇 生态学
7 篇 管理学
- 7 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 经济学
- 2 篇 应用经济学
2 篇 教育学
- 1 篇 教育学
- 1 篇 心理学(可授教育学...
2 篇 农学

主题

321 篇 主动形状模型
57 篇 人脸识别
23 篇 特征提取
21 篇 支持向量机
21 篇 主成分分析
18 篇 人脸特征点定位
18 篇 主动表观模型
15 篇 图像分割
15 篇 表情识别
14 篇 人脸检测
14 篇 特征点定位
10 篇 主动外观模型
10 篇 gabor小波
10 篇 目标定位
9 篇 主分量分析
8 篇 人脸定位
8 篇 人脸特征定位
8 篇 局部二值模式
8 篇 疲劳检测
8 篇 adaboost

机构

23 篇 东南大学
16 篇 上海交通大学
13 篇 江南大学
11 篇 北京工业大学
10 篇 西北大学
9 篇 南京航空航天大学
9 篇 电子科技大学
8 篇 桂林电子科技大学
7 篇 安徽大学
7 篇 华南理工大学
7 篇 中国科学技术大学
6 篇 华中科技大学
6 篇 重庆邮电大学
6 篇 天津工业大学
6 篇 南京理工大学
6 篇 东北大学
5 篇 湖南大学
5 篇 西安电子科技大学
5 篇 哈尔滨工业大学
5 篇 浙江大学

作者

5 篇 岳安志
5 篇 赵忠明
5 篇 汪承义
4 篇 赵力
4 篇 冀贞海
3 篇 邹采荣
3 篇 周丽芳
3 篇 李美龙
3 篇 黄磊
3 篇 李伟生
3 篇 毕卉
3 篇 吴刚
3 篇 王琦
3 篇 左瑞雪
3 篇 张美松
3 篇 ji zhen-hai
3 篇 刘清艳
3 篇 范玉华
3 篇 刘渊
3 篇 李秀艳

语言

405 篇 中文

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基于面部关键点的人脸表情识别算法研究

基于面部关键点的人脸表情识别算法研究

引用

作者：龚静华中科技大学

学位级别：硕士

人脸表情识别是指计算机自动感知人脸图像的情感状态。这个课题和肌肉解剖学、图像分析、情感心理学、人机交互、自动化、生理学都有很深的联系,研究本课题需要对各个背景都有一定的基础准备;同时,课题的研究也是值得的,它对这些领域理... 详细信息

人脸表情识别是指计算机自动感知人脸图像的情感状态。这个课题和肌肉解剖学、图像分析、情感心理学、人机交互、自动化、生理学都有很深的联系,研究本课题需要对各个背景都有一定的基础准备;同时,课题的研究也是值得的,它对这些领域理论的发展和投入实际生活应用都有很大的帮助。根据系统的功能任务这个线索划分推进研究进程,本文改进相关的算法。主要的工作如下:1、人脸区域检测这一部分,本文采用基于Haar-like特征的空间人脸检测方法;详细探寻了Haar分类器的原理及其检测过程。实验表明其人脸检测的准确性和高效性。2、面部特征提取(1)表情表示方法的创新。面部表情编码系统(FACS)理论,直指人脸表情发生的本质,本文用面部运动单元来量化表情;同时,采用面部关键点位置变化作为特征来描述面部运动单元,能有效的以较低维度的特征描述人脸肌肉群的运动。这样描述表情更加合理,也便于建立模型。(2)面部关键点定位算法的改进。本文提出了基于点对比较特征的决策树面部关键点定位算法,在主动形状模型(ASM)的基础上把关键点的局部纹理从一维拓展到二维中去,并用决策树预测模型代替马氏距离最小化方法来改进ASM中寻找关键点新位置的过程,避免表情大幅度变化、肤色等因素对灰度特征的影响。3、表情分类设计了一个两级分类器:第一级分类器采用BP神经网络的方法分三个区域分别建立对应AU的预测模型,用于提取表情特征AU;第二级分类器采用BP神经网络分别为每种表情建立预测模型,用于根据AU预测表情类别。用预测模型提取AU,其输出概率作为表情特征的权重,能有效避免第二级分类器预测表情发生过拟合。将上述三个环节级联起来,构建出一个基本的识别系统,也即本文提出的基于面部关键点的算法模型流程;实验结果表明,本文的提出的算法高效,鲁棒。

关键词：表情识别面部运动单元面部关键点主动形状模型决策树前馈神经网络

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多姿态人脸识别系统的研究与实现

多姿态人脸识别系统的研究与实现

引用

作者：韩小雪东南大学

学位级别：硕士

多姿态人脸识别系统的研究与实现。基于图像或视频的人脸识别技术作为一个非常活跃的研究领域涉及到多个学科，例如:图像识别、模式识别、计算机视觉、生理学、神经网络等领域。人脸识别技术具有不会遗失、不易伪造、不易察觉等特点。... 详细信息

多姿态人脸识别系统的研究与实现。基于图像或视频的人脸识别技术作为一个非常活跃的研究领域涉及到多个学科，例如:图像识别、模式识别、计算机视觉、生理学、神经网络等领域。人脸识别技术具有不会遗失、不易伪造、不易察觉等特点。但同时人脸识别很容易受到姿态、光照、表情的影响，又有很多困难和不足，需要进一步的研究。\n 人脸识别系统通常由三部分组成:数据采集、人脸检测和人脸识别，其中人脸识别又包括训练与识别两个部分。本文主要研究多姿态条件下的人脸识别问题，在现有成果和技术的基础上，在以下几个方面开展了一些研究工作:\n (1)人脸特征定位与标准化。本文采用主动形状模型进行人脸特征定位。搜集20个人在各种姿态下的图片进行训练。建立局部灰度结构模型进行特征匹配。研究了多姿态人脸在特征定位后的归一化问题。\n (2)针对多姿态人脸识别时，不同姿态下人脸特征比较的不合理性，本文通过建立点分布模型，调整姿态参数，然后利用薄板样条函数生成虚拟人脸的办法，提高多姿态人脸识别的识别率。一个改进的办法是利用了人脸的对称性，增加了训练集中的人脸图像数量，使用这种扩展的训练集，可以消除点分布模型的姿态参数中刚性成分和非刚性成分的耦合。使生成的虚拟人脸更接近真实的人脸图像。实验表明这种方法对识别率的提高有很大的帮助。\n (3)本文搭建了一个人脸识别系统，采用ASM进行人脸定位，之后利用Gabor小波滤波加LDA的方法进行特征提取以及降维。这种局部特征和整体特征的结合，可以消除光照、表情对识别率的影响。再通过生成虚拟视图的办法消除姿态对识别的影响。在ORL人脸库、FERET人脸库以及CMUPIE人脸库上进行了人脸识别。重点在PIE数据库上进行了多姿态人脸的识别实验。理论和实验表明本文的算法能很好的提高人脸识别的识别率。

关键词：人脸识别系统特征提取主动形状模型 Gabor小波薄板样条函数

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面向移动数字娱乐的卡通人脸合成与动画

面向移动数字娱乐的卡通人脸合成与动画

引用

作者：周仁琴湘潭大学

学位级别：硕士

在大多数情况下，阻碍计算机用户生产力提高的最大因素不是计算机处理能力，而是用户与计算机交互的方式。本文所研究的卡通人脸肖像与动画的合成，比以往GUI（Graphic User Interface）界面更接近于自然人与人之间的交互方式，同时还... 详细信息

在大多数情况下，阻碍计算机用户生产力提高的最大因素不是计算机处理能力，而是用户与计算机交互的方式。本文所研究的卡通人脸肖像与动画的合成，比以往GUI（Graphic User Interface）界面更接近于自然人与人之间的交互方式，同时还具有娱乐效果，大大缩小了人与机器的距离，从而向理想和谐的人机界面形式迈进了一步。\n 在信息技术飞速发展的今天，数字娱乐已逐步融入人们的生活。近年来，非真实感人脸合成与人脸动画一直是计算机图形学和计算机动画领域的研究热点。其成果可以广泛应用于数字娱乐、电影广告、网络游戏、虚拟会议、辅助教学等领域。卡通人脸合成及动画技术为现代化的移动数字娱乐提供了新的思路。\n 本文基于单张人脸照片，首先采用改进的ASM（Active Shape Model）方法并辅以方便快捷的层次性人脸特征编辑工具进行人脸特征自动定位。在对大量人脸照片进行特征统计的基础上，发现新输入人脸个性特征，结合ASM方法和基于特征线对的图像变形方法，合成出具有用户个性特色的卡通人脸肖像。然后根据MPEG-4人脸动画原理，利用文本驱动，结合科大讯飞KD2000文语合成引擎，基于卡通人脸肖像合成出带语音合成的卡通人脸动画。最后，本文将卡通人脸肖像合成与动画系统移植到一个Windows CE平台的PDA上，将之应用于移动数字娱乐。整个系统在局域网和PDA上表现出了很好的娱乐动画效果。

关键词：移动数字娱乐非照片真实感绘制文本驱动卡通人脸合成主动形状模型

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基于分层加权支持向量机模型的自动人脸年龄估计

基于分层加权支持向量机模型的自动人脸年龄估计

引用

作者：马华强天津大学

学位级别：硕士

人脸图像反映了重要的年龄信息,人脸年龄估计有着重要的研究意义和应用价值。对人脸年龄估计进行深入探索,将会对模式识别、人工智能、机器人等领域的研究起到巨大推动作用。目前对公共安全领域中的人脸库进行自动更新、对商业中不同年... 详细信息

人脸图像反映了重要的年龄信息,人脸年龄估计有着重要的研究意义和应用价值。对人脸年龄估计进行深入探索,将会对模式识别、人工智能、机器人等领域的研究起到巨大推动作用。目前对公共安全领域中的人脸库进行自动更新、对商业中不同年龄段的顾客在某商品购买力上的信息采集、对影视剧中的人物进行衰老模拟等年龄估计应用需求越来越迫切。论文在国内外人脸年龄研究的基础上,首次提出基于分层加权机制的支持向量机年龄估计模型。人脸年龄估计模型主要由人脸图像特征提取、模型训练、年龄估计三部分组成。目前的一些年龄估计模型是对整幅人脸图像进行特征提取,提取的特征中含有很多冗余信息。论文在人脸特征提取上采用的是AAM组合外观模型,它对人脸形状区域内的图像进行特征提取,该特征融合了人脸形状和皮肤纹理的信息,摒弃了很多冗余信息,更能充分反映人脸年龄的特征。为了实现人脸年龄估计的自动性,需要对人脸图像进行自动人脸拟合。目前的人脸拟合算法在人脸特征点的定位上还不够理想。论文在已有算法的基础上进行改进,提出一种基于局部纹理约束的LTCRSICAAM人脸拟合算法。相对于目前的人脸拟合算法,LTCRSICAAM算法不管在人脸轮廓特征点的定位上,还是在人脸形状的拟合上都更加准确。由于支持向量机在模式分类中表现突出,因此论文采用支持向量机作为年龄估计模型对年龄特征数据进行分类和预测。论文首次在支持向量机中引入分层加权机制。由于不同年龄段的人有着不同的年龄增长规律,通过对特征数据按照年龄进行分段训练分层子模型,对不同年龄段的特征数据用不同的子模型进行年龄预测。然后对惩罚参数进行加权处理,以解决两类由于样本数目不均衡引起的分类偏置问题,从而使得年龄估计的准确度进一步提高。实验结果表明,论文提出的基于分层加权支持向量机模型的自动人脸年龄估计方法要比目前研究领域中已知的年龄估计方法取得的效果要好。年龄估计平均绝对误差缩小到4岁以内,达到3.85岁的结果。

关键词：主动外观模型主动形状模型主成分分析支持向量机核函数人脸年龄估计

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基于计算机视觉的目标识别应用技术研发

基于计算机视觉的目标识别应用技术研发

引用

作者：朱列复旦大学

学位级别：硕士

本文对单目识别和双目识别系统进行了研究和应用。重点研究了主动形状模型在单目识别中的处理方法,结合混合高斯模型,通过跟踪算法实现了对小鱼的标识和跟踪；在此基础上开展双目识别技术三维信息恢复方面的研究,利用双目识别技术实现... 详细信息

本文对单目识别和双目识别系统进行了研究和应用。重点研究了主动形状模型在单目识别中的处理方法,结合混合高斯模型,通过跟踪算法实现了对小鱼的标识和跟踪；在此基础上开展双目识别技术三维信息恢复方面的研究,利用双目识别技术实现了对人和车辆的识别,为最终确定集卡的类型做好了准备。本文的主要工作包括： 1.基于主动形状模型理论,结合混合高斯模型,以动态游动小鱼为例,设计了单目视频识别系统。系统可以统计一类物体的形状信息,建立起相应的模型,并且应用这些模型在视频中完成目标的搜索。 2.研究了恢复物体三维信启、的条件,在单目识别系统的基础上运用摄像头标定技术开发了双目识别系统。针对场景中的某类物体,系统可以从双目视频中识别出物体,并利用摄像头参数恢复出物体的三维信息。为了提高工作效率,系统还开发了操作界面比较友好的样本信息收集工具和标定点信息收集工具。所设计的双目识别系统可用于人体和车辆识别。

关键词：单目识别双目识别主动形状模型混合高斯模型摄像头标定

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基于ASM自动人脸特征点定位及应用的研究

基于ASM自动人脸特征点定位及应用的研究

引用

作者：孙砚铭北京交通大学

学位级别：硕士

人脸特征点的定位在人脸识别、人脸表情分析以及卡通人脸生成等方面具有非常重要的作用。人脸特征点定位就是对人脸的形状和人脸局部特征(如眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等)的位置、关键点或轮廓线进行描述。本文对国内外现有的特征点定位算... 详细信息

人脸特征点的定位在人脸识别、人脸表情分析以及卡通人脸生成等方面具有非常重要的作用。人脸特征点定位就是对人脸的形状和人脸局部特征(如眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等)的位置、关键点或轮廓线进行描述。本文对国内外现有的特征点定位算法进行了分析,在比较了现有方法的基础上,主要工作如下： (1)对目前比较常见的人脸特征点定位算法进行了总结,对各种分类及代表性方法进行了对比,重点讨论了基于主动形状模型(ASM)的人脸特征点定位算法的整个搜索过程和多分辨率框架,针对存在的问题以及改进算法进行了分析比较。 (2)设计并实现了一个基于ASM人脸特征点定位及应用的系统。在对人脸特征点的定位上,考虑到准确性和运算量的问题,本文采取了基于人脸检测和主动形状模型的方法,通过“由粗到精”的过程,提高面部特征点定位的准确程度和搜索速度。 (3)利用根据ASM图像搜索所获得的特征点,可以增加对关键特征部位的点的描述。 (4)在对视频的处理方面,为了提高收敛速率和精度,利用了相邻帧图像变化较小的特点,将前一帧得到的定位结果应用到下一帧的处理。通过实验,证明了以上方法的可行性,并将得到的实验结果应用到人脸线条画生成和人脸动画方面。同时也分析了在人脸特征点定位方面存在的不足,最后给出了进一步的研究方向。

关键词：人脸特征点定位人脸检测主动形状模型多分辨率框架人脸动画

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基于统计模型的人脸表情识别算法的研究与应用

基于统计模型的人脸表情识别算法的研究与应用

引用

作者：赵浩江南大学

学位级别：硕士

人脸识别是当前模式识别领域的一个研究热点,常用的方法有很多,一般说来包括定位和分类两个部分。准确的定位是正确分类的前提,而分类的成功率又反映了定位质量的好坏,这两个方面是人脸识别的研究重点。但面部图像的特征提取即是重点又... 详细信息

人脸识别是当前模式识别领域的一个研究热点,常用的方法有很多,一般说来包括定位和分类两个部分。准确的定位是正确分类的前提,而分类的成功率又反映了定位质量的好坏,这两个方面是人脸识别的研究重点。但面部图像的特征提取即是重点又是难点。面部图像特征提取技术是人脸识别系统的核心问题,其覆盖了计算机技术、图像处理技术、模式识别技术等领域,并向深度和广度迅速发展。本文主要研究基于主动形状模型(Active Shape Model,ASM)和主动纹理模型(Active Appearance Model,AAM )的人脸特征定位方法和基于最小距离分类法(Nearest Neighbor Classification,NNC)、最近邻分类法(k-nearest neighbor, KNN)的人脸表情识别技术,并在人脸特征提取的过程中对原有的方法进行了改进,本文的主要工作如下: ⑴复现了经典的ASM模型算法、AAM模型算法、联合模型算法(AAM+ASM)和本文的改进算法。联合模型(AAM+ASM)是一种用来进行人脸特征提取的有效方法。它由人脸动态表观模型和拟合算法两部分组成。本文对此算法进行了改进,改进体现在:在联合模型思想的基础上,充分挖掘标定点之间的联系,研究了一种构建局部纹理模型的新方法。改进算法使得局部纹理模型的误差体现的更为显著,因此匹配过程中每次迭代后的形变更加显著,从而提高了匹配速度。改进算法更加充分的利用了标定点之间的关系,更好的获得特征点附近的纹理信息,使得匹配过程中每次迭代的结果更加逼近输入图像,从而提高了匹配精度。匹配实验表明,改进算法是有效的,改进后的匹配算法提高了特征点定位的精度和匹配速度。 ⑵提出了将联合模型与最小距离分类法相结合并用于人脸识别的方法,利用联合模型对面部进行特征提取得到特征定位的坐标,用此作为最小距离分类法的分类信息。实验结果表明,在相同的实验条件下,改进后的模型算法与相关分类法相结合的方法与原算法相比具有更高的识别率。

关键词：主动表观模型主动形状模型联合模型(AAM+ASM) 最速下降算法局部表观模型最近邻分类器最小距离分类器识别率

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复杂背景下手的检测、跟踪与识别

复杂背景下手的检测、跟踪与识别

引用

作者：陈小鹿中国科学院自动化研究所

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展，传统的人机交互技术已难以适应越来越复杂多样的需求。用户要求更加自然和智能的交互方法，包括声音、视觉和智能传感器等等。其中基于计算机视觉的方法具有自然、方便的特点，受到了广泛的关注。手势更是其中最... 详细信息

随着计算机技术的发展，传统的人机交互技术已难以适应越来越复杂多样的需求。用户要求更加自然和智能的交互方法，包括声音、视觉和智能传感器等等。其中基于计算机视觉的方法具有自然、方便的特点，受到了广泛的关注。手势更是其中最具有自然交互性的方式，目前在人机交互、虚拟现实、手语理解、远程控制等领域中有着广泛而重要的应用。\n 复杂背景下人手的检测、跟踪和识别研究有着重要的学术价值和广泛的应用前景。本文以实现自然背景下鲁棒的人机手势交互为目标，针对此目标涉及的人手的检测、跟踪和手势的识别进行了深入的研究，并取得了一定的研究成果。本文的主要工作及贡献概述如下：\n ·把人脸检测中广泛采用的Adaboost统计方法用于手掌的定位，因为每个人的手掌都有明显的三条长线，可以作为特征进行人手的检测。Adaboost方法检测的优点是速度快且准确率高，通过采用积分图像来快速计算的简单特征以及分类器的级联结构保证了算法的实时性。\n ●采用高斯建模的方法对肤色空间在规范化的RGB通道上建模，并采用自适应阈值的方法去除光线和背景变化的影响，效果良好，能在90％的情况下达到理想的肤色提取效果。\n ●提出采用粒子滤波和主动形状模型相结合的方法进行手的运动的跟踪，结合了两种方法的优点，克服了各自的不足。粒子滤波是基于粒子集传播的迭代贝叶斯滤波，能够同时维持多峰分布，可以被有效地用于各种非线性和非高斯问题的估计中；采用主动形状模型表示人手，可以准确地表示出手的各种形状。本文先用粒子滤波对手的整体运动做跟踪，然后在此结果上利用主动形状模型进行手的具体的形状的调节，能够准确有效地跟踪手的各种运动，包括：手整体的平移、旋转、放缩，和单独某个手指的伸缩、旋转等运动。\n ●利用跟踪结果进行动态手势识别；对现有的Hausdorff距离进行改进，使之适用于噪声较多的情况下的物体相似度度量，并利用改进方法进行视频中简单静态手势“剪刀、石头、布”的识别，效果良好。

关键词：人机手势交互粒子滤波主动形状模型计算机视觉虚拟现实高斯建模

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操控员疲劳驾驶状态监测

操控员疲劳驾驶状态监测

引用

作者：高嫄西安工业大学

学位级别：硕士

研究开发高性能的操控员驾驶疲劳状态实时监测技术,有效判断驾驶员是否进入疲劳状态,不仅能提高操控员的工作效率,更能解决因疲劳驾驶导致的安全隐患。本文研究基于视频的非接触的、实时的驾驶员疲劳检测方法,提出一种融合多个疲劳特征... 详细信息

研究开发高性能的操控员驾驶疲劳状态实时监测技术,有效判断驾驶员是否进入疲劳状态,不仅能提高操控员的工作效率,更能解决因疲劳驾驶导致的安全隐患。本文研究基于视频的非接触的、实时的驾驶员疲劳检测方法,提出一种融合多个疲劳特征的疲劳状态检测算法。首先,通过摄像头采集操控员驾驶视频,进行简单的图像预处理;再通过AdaBoost人脸检测算法快速定位人脸区域,然后用ASM构建驾驶人的面部形状模型,精确定位人的眼睛和嘴巴,提取相关的特征参数;之后对操控员的头部运动进行姿态估计,最后综合上述各个指标,使用SVM算法建立从特征状态空间到疲劳状态空间的映射关系,进行疲劳判定。具体内容如下:1)研究了 AdaBoost分类器与主动形状模型像相结合的操控员面部特征点的精确定位。AdaBoost缩小了人脸存在的范围,主动形状模型对人脸关键点的跟踪效果好,二者结合可以实现一种由粗及精的人脸特征点定位。2)详细分析了人体在疲劳时表现出的多个行为状态的变化,确定了目前公认与疲劳特征最相关的PERCLOS值、平均闭眼时长、眨眼频率三个值作为作为眼部疲劳特征参数。同时,参照PERCLOS原理,提出了 PMRCLOS定义呵欠阈值,该值将从大量实验数据中确定。3)对比了基于POSIT算法的图像姿态解算和基于惯性传感器的空间运动姿态解算,并结合两种方法的特点进行数据融合,高精度的提取了头部运动参数。4)结合多种与疲劳相关的表征参量,将疲劳驾驶监测系统的可靠性提高。通过搭建疲劳监测支持向量机模型,使得系统最终能够自主判断操控员是否处于疲劳状态。实验数据显示,系统的准确率达到86%,检测具有较高的准确度。论文的研究成果为操控员疲劳驾驶状态监测技术的应用提供一定的理论和技术支持。

关键词：人脸定位主动形状模型特征参数头部姿态支持向量机疲劳检测

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基于双目立体视觉的三维人脸重构及其识别

基于双目立体视觉的三维人脸重构及其识别

引用

作者：聂鹏鹏西安电子科技大学

学位级别：硕士

由于三维人脸识别在人脸识别方面表现优异，其应用变得越来越广泛。作为三维人脸识别的前提，三维人脸重构也引起了研究者越来越多的关注。\n 仿照人类视觉系统，双目立体视觉是三维人脸重构的一个比较重要的方法。本文使用两个普通... 详细信息

由于三维人脸识别在人脸识别方面表现优异，其应用变得越来越广泛。作为三维人脸识别的前提，三维人脸重构也引起了研究者越来越多的关注。\n 仿照人类视觉系统，双目立体视觉是三维人脸重构的一个比较重要的方法。本文使用两个普通的摄像机搭建了双目视觉系统，并利用Matlab工具对两个摄像机进行校正，计算出摄像机内部参数和外部参数。立体匹配是双目立体视觉的难点，本文选择了稠密匹配方法来实现，并在Texas3DFRD数据库中成功进行了人脸匹配。作为方法的改进，本文提出利用主动形状模型(ASM)提取人脸特征点，并根据这些特征点的视差范围来约束匹配算法的搜索范围，减少匹配的时间，并降低误匹配率。\n 本文提出了的人脸识别改进方法，来降低人脸姿态对人脸识别率的影响。该方法是先估计待识别人脸的姿态，并将3D人脸数据库旋转到相同的姿态，再投影到二维图像作为训练数据库，最后利用经典的二维识别算法进行人脸识别。经实验验证，在待识别人脸与数据库中的人脸有10°的差别时，传统的二维人脸识别率开始急剧下降，而本文提出的算法识别率基本保持不变。\n 经过大量的数据库验证，本文提出的人脸稠密匹配的改进算法缩短了人脸重构的时间，并提高了其精确度；人脸识别的改进方法降低了人脸姿态对识别率的影响。

关键词：双目立体视觉三维人脸重构人脸识别稠密匹配主动形状模型

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