检索结果-内蒙古大学图书馆

复旦学报（自然科学版） 2008年第1期47卷 117-123页

作者：关鹏张立明复旦大学电子工程系上海200433

三维人脸识别技术中,人脸特征点的精确定位和匹配对后期的人脸识别起了极为关键的作用,为此提出了一种新的三维人脸特征点定位方法,利用矩阵特征分解求解每个特征点的基准平面,进而可用贝塞尔曲面来表达特征点附近的局部三维表面结构,... 详细信息

三维人脸识别技术中,人脸特征点的精确定位和匹配对后期的人脸识别起了极为关键的作用,为此提出了一种新的三维人脸特征点定位方法,利用矩阵特征分解求解每个特征点的基准平面,进而可用贝塞尔曲面来表达特征点附近的局部三维表面结构,对不同复杂结构的表面可用不同的精度描述,采用局部搜索和全局形状模型的约束相结合得到三维人脸特征点的精确定位.对三维人脸的特征点进行定位的实验结果证明,该方法比其他基于曲率分析的方法具有更精确的定位精度.

关键词：模式识别人脸特征点定位贝赛尔局部曲面模型全局形状模型

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基于多特征点集活动形状模型的头部姿态估计方法

基于多特征点集活动形状模型的头部姿态估计方法

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作者：佘青山杨伟健陈希豪 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明涉及一种基于多特征点集活动形状模型的头部姿态估计方法。本发明首先，训练人脸样本分别得到ASM全局形状模型和局部纹理模型；其次，根据训练得到的模型对获得的人脸图像序列进行人脸特征点拟合，保存特征点坐标，且周期更新基... 详细信息

标准号: CN103870843B

本发明涉及一种基于多特征点集活动形状模型的头部姿态估计方法。本发明首先，训练人脸样本分别得到ASM全局形状模型和局部纹理模型；其次，根据训练得到的模型对获得的人脸图像序列进行人脸特征点拟合，保存特征点坐标，且周期更新基准坐标；然后，计算各个特征点的位移量并统计出超过位移阈值的特征点数；最后，根据统计出的特征点数及位移方向估计出头部姿态。本发明能够降低因少数特征点定位不准对头部姿态估计的影响，同时对光照还具有较强的鲁棒性，能够估计出正面、左转、右转、抬头和低头等多种头部姿态，在智能视频监控、虚拟现实、模式识别以及人机交互等领域具有较大的应用前景。

关键词：头部姿态特征点数活动形状模型局部纹理模型全局形状模型人脸图像序列智能视频监控人脸特征点特征点定位特征点坐标方向估计基准坐标模式识别人机交互人脸样本特征点集虚拟现实周期更新鲁棒性特征点位移量拟合右转左转光照统计抬头保存应用

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复杂背景下基于主动形状模型和POEM纹理模型的人脸特征定位方法

复杂背景下基于主动形状模型和POEM纹理模型的人脸特征定位方法

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作者：李伟生彭莱周丽芳 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明涉及一种复杂背景下基于主动形状模型和POEM纹理模型的人脸特征定位方法，属于模式识别技术领域。本方法包括：对训练集进行特征点标定；对训练样本建立全局形状模型；对每个标定特征点建立POEM纹理直方图；根据形状模型选择因子... 详细信息

标准号: CN104794441B

本发明涉及一种复杂背景下基于主动形状模型和POEM纹理模型的人脸特征定位方法，属于模式识别技术领域。本方法包括：对训练集进行特征点标定；对训练样本建立全局形状模型；对每个标定特征点建立POEM纹理直方图；根据形状模型选择因子选择模型的初始人脸形状；计算测试图像中每个特征点候选点的POEM直方图；对直方图采用马氏距离函数来计算候选点与目标点的相似度；将初始人脸加载到模型中进行迭代搜索匹配；对定位效果略差的局部器官或人脸轮廓进行二次定位。本发明提供的人脸特征定位方法提高了对复杂环境(例如：姿态、光照、表情)变化的鲁棒性，获得了较高的定位精度，具有较好的应用前景。

关键词：特征点人脸特征候选点直方图标定模式识别技术全局形状模型主动形状模型纹理直方图迭代搜索定位效果二次定位复杂背景复杂环境计算测试局部器官马氏距离人脸轮廓人脸形状纹理模型形状模型训练样本因子选择鲁棒性目标点相似度训练集加载人脸光照匹配表情图像应用

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基于移动平台的人脸特征点定位跟踪方法

基于移动平台的人脸特征点定位跟踪方法

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作者：刘青山邓健康孙玉宝闫胜业 210044 江苏省南京市宁六路219号

本发明公开了一种改进的人脸特征点定位跟踪方法，力图在多个方面全面提升算法的性能，具体体现在特征选取，模型训练以及定位跟踪等方面做了较大改进，使算法运行效率大幅提升，并同时保证了定位跟踪的准确性，能够实现在移动平台上实... 详细信息

标准号: CN103514441B

本发明公开了一种改进的人脸特征点定位跟踪方法，力图在多个方面全面提升算法的性能，具体体现在特征选取，模型训练以及定位跟踪等方面做了较大改进，使算法运行效率大幅提升，并同时保证了定位跟踪的准确性，能够实现在移动平台上实时进行人脸特征点的检测定位。本发明分为训练和匹配两个阶段，训练阶段主要学习全局形状模型，角点形状模型，眼睛形状模型，嘴唇形状模型，角点局部纹理模型，特征点局部纹理模型。匹配过程采用分层的机制，形状投影采取加权投影的方式。本发明的效率大幅提升，每秒可以定位跟踪二十五帧以上，在移动平台上实现了实时定位跟踪。

关键词：定位跟踪局部纹理模型人脸特征点移动平台角点算法全局形状模型多个方面模型训练匹配过程实时定位特征选取形状模型形状投影训练阶段眼睛形状运行效率嘴唇形状特征点分层加权匹配投影改进跟踪检测保证学习

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一种改进的ASM人脸特征点定位方法

一种改进的ASM人脸特征点定位方法

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作者：刘辰飞 250101 山东省济南市高新区舜华西路699号

本发明的改进的ASM人脸特征点定位方法，包括：a).建立人脸照片库；并对照片归一化处理；b).手工标定并获取形状模型；c).采用PCA算法对进行降维处理；d).选取特征点邻域；e).构建二阶梯度矩阵；f).构建特征矩阵，g).求取二阶梯度模型... 详细信息

标准号: CN103136513B

本发明的改进的ASM人脸特征点定位方法，包括：a).建立人脸照片库；并对照片归一化处理；b).手工标定并获取形状模型；c).采用PCA算法对进行降维处理；d).选取特征点邻域；e).构建二阶梯度矩阵；f).构建特征矩阵，g).求取二阶梯度模型和协方差；h).建立全局形状模型，并求出分量的高斯分布模型～；i).初始化待测人脸图像；j).搜索最佳候选特征点；k).构成当前形状模型，判断当前形状模型是否收敛。本发明的ASM人脸特征点定位方法，使得待测图像的候选点与标记点灰度和纹理都极为相似，实现了图像的准确定位，并且可避免光照和噪声对图像定位的影响。

关键词：形状模型人脸特征点定位二阶梯度特征点构建矩阵图像高斯分布模型全局形状模型归一化处理待测人脸待测图像降维处理人脸照片特征矩阵图像定位准确定位最佳候选纹理标记点初始化对照片候选点灰度和标定方差邻域求取算法噪声光照收敛搜索选取相似获取建立判断构成改进影响进行

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用于基于局部二进制模式的面部特征定位的方法和设备

用于基于局部二进制模式的面部特征定位的方法和设备

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作者：熊涛汪孔桥徐磊李江伟芬兰埃斯波

用于基于局部二进制模式的面部特征定位的各种方法。一种示例方法包括确定输入图像的眼部状态分类。该示例方法还可以包括基于眼部中心位置和眼部状态分类选择全局形状的纹理模型和相关联的平均形状，并且基于全局形状的纹理模型以及相... 详细信息

标准号: CN102640168B

用于基于局部二进制模式的面部特征定位的各种方法。一种示例方法包括确定输入图像的眼部状态分类。该示例方法还可以包括基于眼部中心位置和眼部状态分类选择全局形状的纹理模型和相关联的平均形状，并且基于全局形状的纹理模型以及相关联的全局形状模型调节由平均形状所定义的特征点的位置。还提供了类似和相关的示例方法以及示例设备。

关键词：眼部全局形状纹理模型状态分类全局形状模型关联二进制模式面部特征输入图像特征点

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人脸识别中的特征建模方法

人脸识别中的特征建模方法

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作者：尹雄于磊路正荣李超超 100085 北京市海淀区上地三街9号B座905

本发明公开了人脸识别中的特征建模方法，包括步骤：预设22个关键特征点；22个关键特征点具体包括每个眉毛的两个角点、每个眼睛的两个角点、每个眼皮的最上点和最下点、鼻尖点、两个鼻翼点、嘴巴的两个角点、上嘴唇的最上点和最下点、... 详细信息

标准号: CN106919898A

本发明公开了人脸识别中的特征建模方法，包括步骤：预设22个关键特征点；22个关键特征点具体包括每个眉毛的两个角点、每个眼睛的两个角点、每个眼皮的最上点和最下点、鼻尖点、两个鼻翼点、嘴巴的两个角点、上嘴唇的最上点和最下点、下嘴唇的最上点和最下点，以及，下颚点；根据预设的关键特征点的标定顺序，在训练样本中人工标定关键特征点；根据作为训练样本的人脸图像生成一组特征点坐标数据，构成一组形状向量训练样本；根据形状向量训练样本进行全局形状模型和局部纹理模型的构建。本发明所选取的关键特征点，其位置的变动轨迹能够更加准确的表征面部情绪的变化，所以可以有效的提高人脸情绪识别的准确度。

关键词：关键特征点训练样本角点形状向量标定预设局部纹理模型全局形状模型准确度情绪识别人脸识别人脸图像特征建模点坐标上嘴唇组特征下颚眼皮鼻尖鼻翼构建眉毛人脸嘴巴嘴唇情绪关键特征点训练样本角点形状向量标定预设局部纹理模型全局形状模型人脸识别人脸图像特征建模点坐标上嘴唇组特征下颚眼皮鼻尖鼻翼构建眉毛嘴巴嘴唇

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人脸识别中关键特征点的检测与定位方法

人脸识别中关键特征点的检测与定位方法

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作者：尹雄于磊路正荣李超超 100085 北京市海淀区上地三街9号B座905

本发明公开了人脸识别中关键特征点的检测与定位方法，包括步骤：对人脸图像进行预处理；预设22个关键特征点；根据预设的关键特征点的标定顺序，在训练样本中人工标定所述关键特征点构成一组形状向量训练样本；进行全局形状模型和局部... 详细信息

标准号: CN107066932A

本发明公开了人脸识别中关键特征点的检测与定位方法，包括步骤：对人脸图像进行预处理；预设22个关键特征点；根据预设的关键特征点的标定顺序，在训练样本中人工标定所述关键特征点构成一组形状向量训练样本；进行全局形状模型和局部纹理模型的构建；进行关键特征点的搜索定位；进行关键特征点定位的优化；关键特征点自动标定和关键特征点坐标归一化输出。由于通过本发明缩小了取样的范围，从而可以有效的提高后续进行提取关键特征点时的取样效率。

关键词：关键特征点训练样本标定预设局部纹理模型全局形状模型预处理坐标归一化取样效率人脸识别人脸图像搜索定位形状向量自动标定构建取样输出检测优化局部纹理模型全局形状模型关键特征点二值图像人脸识别消除噪声形状向量训练样本构建像素腐蚀膨胀检测

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