检索结果-内蒙古大学图书馆

光学仪器 2018年第6期40卷 48-53页

作者：程培培陈典典马军山上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

人脸基准点定位可应用于人脸识别、疲劳检测等领域。针对人脸基准点定位中常用的主动表观模型(aam)的局限性,提出了Haar分类器和aam算法相结合的人脸基准点定位方法。先是计算图像积分图,然后采用基于Haar特征的AdaBoost级联检测器快速... 详细信息

人脸基准点定位可应用于人脸识别、疲劳检测等领域。针对人脸基准点定位中常用的主动表观模型(aam)的局限性,提出了Haar分类器和aam算法相结合的人脸基准点定位方法。先是计算图像积分图,然后采用基于Haar特征的AdaBoost级联检测器快速定位出人脸区域,最后将检测到的位置和图像信息传递给aam进行人脸基准点定位。该方法在抽取的AFLW(annotated facial landmarks in the wild)人脸测试集上表现出良好的性能。实验结果表明,采用该方法能准确、快速定位出人脸基准点。

关键词： Haar分类器人脸检测 aam算法人脸基准点定位

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基于Kinect医学肢体定位方法研究

基于Kinect医学肢体定位方法研究

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作者：徐清哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

在临床医学中,头部定位尤为重要。针对头部定位中存在的定位不准确、实时性不好、分辨率不高等问题,本文在头部定位中,通过对人脸检测、人脸特征点提取、头部旋转角度等方面进行研究,实现一种新的头部定位方法,以实现实时、准确的头部... 详细信息

在临床医学中,头部定位尤为重要。针对头部定位中存在的定位不准确、实时性不好、分辨率不高等问题,本文在头部定位中,通过对人脸检测、人脸特征点提取、头部旋转角度等方面进行研究,实现一种新的头部定位方法,以实现实时、准确的头部姿态定位。首先,分析定位过程中所用Kinect传感器的硬件结构和工作原理。针对现有头部定位算法进行分析比较,选取一种快速准确的头部定位算法,完成实验,观察其头部定位效果。其次,针对二维图像使用Ada Boost算法进行人脸检测会出现同一张人脸被检测到多次或人脸误检的问题,本文使用Kinect传感器获取人脸的彩色和深度图像,实现一种融合深度数据和Ada Boost算法的人脸检测方法。在算法的训练阶段提取深度图像的Haar-like特征构建级联分离器,在算法的检测阶段运用深度信息进行子窗口的过滤。实验结果表明,当测试样本数为600时,本文算法的人脸检测成功率可达98.2%。最后,用aam算法对人脸眼部、嘴、鼻尖等特征进行提取,并利用提取的特征点进行头部定位的定性实验和定量实验的方案设计。在定性实验的设计中,用左右眼、左右嘴唇中间点来构建人脸等腰三角形,实现了本方法的头部定位并验证本实验的方法准确率平均达到97.2%;在定量实验的设计中,使用左右眼、左右嘴唇、鼻尖点来完成头部旋转角度的计算,并且用公开的头部姿态数据库Bi Wi Kinect Head Pose对本实验的方法进行验证,验证本实验的方法具有一定的准确度。为体现本文头部定位方法的优势,将所提方法与前述现有方法进行对比。实验结果表明,本文所实现方法的分辨率更高。

关键词： Kinect 头部定位深度图像 AdaBoost算法 aam算法

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aam关键点自动检测模型的研究及其在姿态人脸识别中的应用

AAM关键点自动检测模型的研究及其在姿态人脸识别中的应用

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作者：白利敏东北大学

学位级别：硕士

在摄像环境不可控条件下,姿态成为了目前人脸识别中最具挑战因素,至今没有得到很好的解决。其主要原因之一是人脸的关键特征点检测不够准确,人脸匹配时存在错位。本文进行了人脸关键点自动检测模型的研究并将其应用于姿态人脸的识别过... 详细信息

在摄像环境不可控条件下,姿态成为了目前人脸识别中最具挑战因素,至今没有得到很好的解决。其主要原因之一是人脸的关键特征点检测不够准确,人脸匹配时存在错位。本文进行了人脸关键点自动检测模型的研究并将其应用于姿态人脸的识别过程中。本文首先介绍了 LBP、Gabor特征提取算法,分析了人脸关键点局部特征和全局特征随姿态的分类能力。为了得到人脸准确关键点,本文以aam关键点检测算法和Zhu等人提出的混合树算法为基础,提出一种改进的多姿态人脸关键点检测算法。算法首先对aam模型进行多姿态扩展,分别建立了 13类不同姿态下的纹理及形状关键点检测模型,其次将多姿态aam与对应的混合树模型进行结合,得到自动关键点检测模型。该方法充分利用了二者优缺点的互补性,既满足了aam对关键点检测的初始要求,又实现了多姿态人脸关键点自动精确检测。在上述工作基础上,提出基于全局+局部特征和基于多关键点局部特征多姿态人脸识别方法。两种方法充分利用局部特征在人脸旋转良好的分类能力,以多个关键点局部特征取代传统全局特征作为人脸的表示。并采用以关键点为圆心的圆形统计区域代替以往的矩形区域,以提高了算法对人脸旋转的适应性。虽然局部特征能在一定姿态变化范围保持不变,但在人脸姿态有较大变化时,人脸信息会出现自遮挡,为更好解决较大姿态变化造成人脸信息缺失的问题,提出按姿态参数对人脸进行姿态分类策略,分类的人脸按“提取遮挡较小半脸特征”为原则。其中人脸姿态旋转角度由本文提出的基于关键点形成的“X”型模板估计的得到。实验在LFW库和CAS-PEAL-R1姿态子库进行,对比以往全局方法,方法在LFW库view2协议下,有监督训练和无训练下分别取得90.45%和76.67%的识别率。在R1的三个姿态子库上,较以往相同特征提取方法识别率都提高超过10%。结果表明本文方法对多姿态人脸具有良好的识别效果。

关键词：关键点自动检测模型 aam算法混合树模型姿态估计人脸识别

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基于视频的人脸图像年龄估计

基于视频的人脸图像年龄估计

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作者：陈丽济南大学

学位级别：硕士

由于变电站是一个高压危险区域,因此我们希望巡检机器人代替工作人员利用摄像头监控变电站内的情况,从而使得无人值守时智能系统依然能够实时监控变电站内的设备安全和有无陌生人闯入破坏设备。目前,设备安全问题已经得到解决,而后者尚... 详细信息

由于变电站是一个高压危险区域,因此我们希望巡检机器人代替工作人员利用摄像头监控变电站内的情况,从而使得无人值守时智能系统依然能够实时监控变电站内的设备安全和有无陌生人闯入破坏设备。目前,设备安全问题已经得到解决,而后者尚未得到解决,其关键是如何判断监控视频中的人是否是陌生人。对于此问题,我们可以通过提取相关特征如年龄、性别、行为等来判断此人是否是陌生人。针对性别、外观、行为等识别问题,课题组已进行了相关研究。因此,本文将研究基于视频的人脸年龄估计问题,把年龄作为其他身份信息的补充,使得智能监控系统能够更好地判断此人是否是陌生人,提高智能监控系统的性能。由于不同个体具有不同的年龄衰老模式,且人脸年龄变化受到各种因素的影响,如生活环境、种族、性别等,研究者们至今未找到最合适的年龄表征方法和年龄估计模型。因此,人脸年龄估计是一个复杂的模式识别问题,是研究者们面临的一个巨大难题。本文在现有理论研究的基础上,将从以下几个方面对基于视频的人脸图像年龄估计进行研究。(1)人脸图像预处理,主要包括图像去雾、移动目标检测、人脸检测、图像灰度化和图像增强五个方面。首先进行图像清晰化处理,再利用背景差分方法检测到移动目标并利用变焦镜头拉近目标,然后利用Adaboost算法从视频中检测人脸区域,最后对其进行灰度化和图像增强。其中,图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像,消除颜色信息产生的影响;直方图均衡化的目的是使人脸图像的对比度得到增强,降低干扰因素,有利于后续年龄特征的提取。(2)自动定位标记点,提出了一种人脸标记点的自动定位方法,能够简单、高效地拟合出未知人脸图像中所需要的标记点,为提取形状和纹理特征做准备。(3)提取年龄特征,本文通过分析研究已有的年龄特征提取算法,选择了主动外观模型即aam算法,提取人脸的形状和纹理特征来表征人脸的年龄信息。(4)年龄估计,本文分别采用BP神经网络和支持向量机来训练不同的年龄估计模型,并对两者的年龄估计结果进行了比较分析。实验结果表明,利用本文所提出的年龄估计算法进行年龄估计,能够得到较好的年龄估计效果。但是,还存在很多不足之处,如标记点自动拟合算法拟合的标记点不够精确影响了后续提取的年龄特征等。希望通过后续更深入的研究进一步提高年龄估计的准确度。在硕士阶段还进行了单幅图像去雾的研究,提出了一种基于Sigmoid函数抑制Halo效应的有效算法,并期望此算法集成到基于视频的人脸年龄估计中,使得智能监控系统能够估计在雾天情况下监控画面中人的年龄。

关键词：人脸年龄估计 aam算法标记点自动定位局部二值模式 BP神经网络支持向量机

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安卓平台下人脸特征捕捉系统设计

安卓平台下人脸特征捕捉系统设计

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作者：岳晓萌安徽大学

学位级别：硕士

人脸识别作为模式识别领域的重要研究方向，一直具有很高的研究价值和应用前景。伴随着移动终端性能的提高和应用的普及，移动终端在图形图像的处理方面已经不输给PC端，而且移动终端具备方便、快捷的数码采集功能，为各种人脸识别技术... 详细信息

人脸识别作为模式识别领域的重要研究方向，一直具有很高的研究价值和应用前景。伴随着移动终端性能的提高和应用的普及，移动终端在图形图像的处理方面已经不输给PC端，而且移动终端具备方便、快捷的数码采集功能，为各种人脸识别技术在移动终端上的应用创造了空问。目前大部分的人脸识别技术都是应用于PC端，在移动终端上进行人脸识别技术研究具有很高的理论价值和实践意义。本论文在分析国内外人脸识别技术的基础上，针对结合AdaBoost算法和aam算法的人脸特征提取技术进行了研究。主要工作如下:\n 本文简单分析当前主流的人脸检测算法和特征提取算法的基本原理和优缺点，详细介绍了AdaBoost算法和aam算法的原理和实现过程，在此基础上我们提出了在移动计算环境下使用结合ASM算法的形状建模方法以及借助Android平台分离使用AdaBoost和aam的改进方法。该方法通过在移动终端上构建检测平台的方式实现目标算法，将AdaBoost算法与aam算法分离使用，在进行人脸检测之后进行检测人脸的预处理，将匹配模板控制到待检人脸区域的范围内，从而提高模板匹配的精度。其次，我们在匹配过程中结合ASM算法的灰度信息建模方法来更新aam模板，提高匹配的效果。试验表明，改进后的新型算法在Android平台下的计算效率和检测正确率方面都有不错的表现。\n 本文在结构上分为绪论、人脸识别算法综述、改进的aam人脸特征提取方法、Android平台下的算法实现、总结与展望五个部分。本项目的目标是:将改进的aam人脸特征提取方法实现在Android平台下，最后得到一个集成了人机交互功能、人脸检测方法和aam人脸特征提取方法的应用程序。本系统设计的重点与难点在于aam人脸特征提取方法原理的分析与改进。创新点在于提出并设计了一个Android平台下基于改进的aam算法实现人脸特征提取的应用程序，通过实验论证了在移动终端上基于当前主流手机操作系统平台实现精确人脸特征提取技术的可行性。

关键词：安卓平台人脸检测特征提取 aam算法 ASM算法 AdaBoost算法

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基于aam的面神经运动功能评价方法研究

基于AAM的面神经运动功能评价方法研究

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作者：王倩倩中国海洋大学

学位级别：硕士

在计算机视觉和模式识别领域，关于人脸的研究大部分都是针对正常人的，比如人脸不会受到任何疾病的影响，脸两侧基本上都是对称的。然而，在我们周围存在着一些面瘫患者，即两侧不对称，多数是一侧正常，另一侧患病。多数情况下，该疾... 详细信息

在计算机视觉和模式识别领域，关于人脸的研究大部分都是针对正常人的，比如人脸不会受到任何疾病的影响，脸两侧基本上都是对称的。然而，在我们周围存在着一些面瘫患者，即两侧不对称，多数是一侧正常，另一侧患病。多数情况下，该疾病是由于向面部肌肉发送神经冲动的面部神经失去功能而引起的。面瘫会引起患者心理上和功能上的破坏，使得患者在面部表情、面对面交流以及眼睛保护等方面受到很大的影响。例如，它通常表现口角下垂、流口水以及流眼泪等现象。我们周围存在着很多患有这种疾病的人，因此，制定一套客观且全自动的面神经运动功能评价系统具有重要的理论意义和实用价值。本文的目的就是实现这样一套评价系统。本文提出了一种基于主动外观模型（Active Appearance Model, aam）的面神经运动功能评价方法，能够准确且客观地对面瘫患者的患病程度进行评价。首先，我们运用aam算法对人脸特征点进行标定，定位出五官的关键点，然后根据患者左、右半边脸的不对称性程度进行系统且客观的评价。对于每一位患者，我们都采集了5个动作即闭眼、抬眉、皱鼻、鼓腮和张嘴，并对每个动作做大量实验，为每一个动作制定出一个权值计算出最后的得分。最后，将实验结果与专家评定结果进行拟合。分值越高说明患者的患病程度越重，分值越小患病程度越轻。实验结果证明，该面神经运动功能评价方法得到的结果与临床专家的诊断结果基本相符，具有一定的实用价值。

关键词：面瘫关键点主动外观模型 aam算法

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人物动态图像的研究与实现

人物动态图像的研究与实现

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作者：曾彩勇复旦大学

学位级别：硕士

信息以文字、图像、视频等形式来表现和展示。对于信息表示,文本信息表示简单但是单调,图像信息直观但是不能获得连续视觉效果。在传统意义上说的摄影技术和图像表示技术中,一般都是指的是静止不动的一些图像,只是展示了一个瞬间的信息... 详细信息

信息以文字、图像、视频等形式来表现和展示。对于信息表示,文本信息表示简单但是单调,图像信息直观但是不能获得连续视觉效果。在传统意义上说的摄影技术和图像表示技术中,一般都是指的是静止不动的一些图像,只是展示了一个瞬间的信息。然而随着计算机技术、信息表示技术、摄影摄像技术的迅速发展,人们不再满足于只是捕捉一个场景的瞬间信息,而是需要得到一个连续的视觉效果。很多情况下,由于条件限制,只能够获得一幅静止的图像,如何利用这些图像得到一个动画效果是具有挑战性的课题。它具有广泛的应用前景,在影视制作,计算机游戏,广告动画设计、虚拟现实等诸多领域有着重要的用途。但是如果要想一副普通的图像也能够达到动画效果,就必须手工的使用图像处理软件进行处理。使用这些图像处理软件处理图片时,不仅需要相当专业的技术,而且在处理大量的这类动画效果时耗时耗力。本文结合人工智能技术,采用图像处理算法和相关技术,针对人物图像,将原来静止的人物图像转变为动态图像的处理过程自动完成,避免了大量的人工操作,从而能够快速、高效的进行转换。本文首先介绍人体特征检测和特征点定位技术,然后介绍了三维建模技术,并着重介绍了基于图像的建模技术,最后介绍了动画技术。文中通过AdaBoost算法和aam算法进行特征点定位,以NURBS曲面建模技术建立三维模型,以此三维模型来生成动画图像。在一个原型系统中,检测了该项技术的实现效果。

关键词： AdaBoost算法 aam算法 NURBS曲面三维建模

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三维人脸重建及其关键技术研究

三维人脸重建及其关键技术研究

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作者：桂祖宏重庆大学

学位级别：硕士

人脸是人体最具表达力的部分,具有个性化和多样化的特点。生活中我们通过人脸来辨别身份,通过人脸来表达喜怒哀乐,人脸在我们平时的生活中起着举足轻重的作用。人脸具有复杂的几何形状和表面材质,现有的一些问题用二维方法不能很好地解... 详细信息

人脸是人体最具表达力的部分,具有个性化和多样化的特点。生活中我们通过人脸来辨别身份,通过人脸来表达喜怒哀乐,人脸在我们平时的生活中起着举足轻重的作用。人脸具有复杂的几何形状和表面材质,现有的一些问题用二维方法不能很好地解决。如在人脸识别方面,表情变化问题始终是一个阻碍提高识别率的关键因素,如果能在三维模型上人工合成表情动作,充分利用三维信息进行识别,在理论上会提高识别率和识别的鲁棒性。同时人脸建模在计算机动画等领域也有着很好的应用。本文从人脸的三维重建技术研究出发,提出了改进型的形变模型框架,实现初步的单幅正面人脸三维人脸重建系统,并对人脸重建中的关键技术——图像配准技术做了重点研究。主要工作内容如下: 1. BJUT-3D三维人脸数据库的原始数据非常粗糙,本文从人脸库中提取了纹理信息,并对其进行了投影和影射处理,建立三维人脸的正面人脸信息库及相应的三维人脸信息索引库。对建立的人脸图像库做了一定预处理,包括对光照的归一化处理等,按照性别、年龄等条件对所建立的人脸库进行分类。 2.三维数据扫描仪获取的三维原始样本的数据量相当大,在配准时运算时间较长,对计算机的要求也特别高,本文提出了改进型的形变模型框架。主要包括两方面的工作:(1)精简原始三维模型的数据点(主要是按照一定的步长对原始模型进行采样);(2)提出了改进型的形变模型框架,优化了人脸建模过程。 3.分析了人脸数据的特点,利用数据结构描述了三维人脸信息,结合OpenGL,初步建立了三维人脸重建系统,实现了对三维人脸模型的快速建模和显示。 4.重点研究了人脸重建的核心技术——图像配准技术以及它的运用。利用光流技术实现了不同人脸间的稠密对应,并结合光流技术和AdaBoost人脸检测算法,提出了一种融合算法用于视频人脸的实时检测方法。 5.结合aam算法与Warp图像变形技术,提出了一种新的图像配准技术方法。并将该方法用于建立虚拟人脸库,提高多姿态人脸识别的识别率。

关键词：三维人脸重建图像配准光流算法 aam算法 Warp算法

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基于肤色模型和aam算法的唇部特征跟踪

基于肤色模型和AAM算法的唇部特征跟踪

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全国第16届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议

作者：马淑燕孔德慧尹宝才王珂北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室

本文将唇色模型结合aam方法进行唇动定位与跟踪,通过唇色分析把唇色从肤色中分割出来,并对唇色进行了增强处理,突出了口型信息,克服了变形模板方法的弊端,实现唇部特征点的初始定位,为可变模板提供了相对准确的初始位置;然后再根据aam... 详细信息

本文将唇色模型结合aam方法进行唇动定位与跟踪,通过唇色分析把唇色从肤色中分割出来,并对唇色进行了增强处理,突出了口型信息,克服了变形模板方法的弊端,实现唇部特征点的初始定位,为可变模板提供了相对准确的初始位置;然后再根据aam算法驱动可变模板实现对口型轮廓的提取与跟踪。该方法在自然条件下取得令人满意跟踪结果。

关键词：唇部特征定位肤色模型 aam算法

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基于肤色模型和aam算法的唇部特征跟踪

基于肤色模型和AAM算法的唇部特征跟踪

引用

全国第13届计算机辅助设计与图形学学术会议暨全国第16届计算机科学与技术应用学术会议

作者：马淑燕孔德慧尹宝才王珂北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室

本文将唇色模型结合aam方法进行唇动定位与跟踪,通过唇色分析把唇色从肤色中分割出来,并对唇色进行了增强处理,突出了口型信息,克服了变形模板方法的弊端,实现唇部特征点的初始定位,为可变模板提供了相对准确的初始位置;然后再根据aam算法驱动可变模板实现对口型轮廓的提取与跟踪.该方法在自然条件下取得令人满意的跟踪结果.

关键词：唇部特征定位肤色模型 aam算法唇动定位

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