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基于稀疏表示与人脸结构的人脸幻构技术研究

现代信息科技 2018年第3期2卷 1-5页

作者：黎兆文胡晓广州大学机械与电气工程学院广东广州510006

虽然基于稀疏表示的方法重构人脸图像有着样本库需求小的优点,同时对于平滑区域的恢复也有很好的效果,但是人脸成分以及轮廓边缘细节仍然较为模糊。为了解决这一问题,本文提出了结合稀疏表示的梯度估计边缘优化方法,该方法利用样本库中... 详细信息

虽然基于稀疏表示的方法重构人脸图像有着样本库需求小的优点,同时对于平滑区域的恢复也有很好的效果,但是人脸成分以及轮廓边缘细节仍然较为模糊。为了解决这一问题,本文提出了结合稀疏表示的梯度估计边缘优化方法,该方法利用样本库中高分辨率的人脸成分以及边缘梯度统计空间对低分辨率输入人脸进行细节恢复和边缘锐化。实验结果表明,该方法对人脸图像结构的细节恢复有较为理想的表现效果。

关键词：稀疏表示梯度估计人脸结构人脸幻构

基于面部结构残差网络的压缩人脸图像复原算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2019年第4期39卷 39-46页

作者：赵强干宗良刘峰南京邮电大学通信与信息工程学院

文中提出了一种结合面部结构先验信息的深度残差网络,用于压缩人脸图像的复原。在训练阶段,首先训练一个用于初步复原人脸图像整体结构的预复原网络,但是不具有任何先验信息的预复原网络并不能很好地处理具有精细结构的面部组件,因此该... 详细信息

文中提出了一种结合面部结构先验信息的深度残差网络,用于压缩人脸图像的复原。在训练阶段,首先训练一个用于初步复原人脸图像整体结构的预复原网络,但是不具有任何先验信息的预复原网络并不能很好地处理具有精细结构的面部组件,因此该算法在预复原网络的基础上提取5种面部组件:眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和脸廓,分别训练用于复原面部组件的细节增强网络。在复原阶段,结合关键点检测结果生成的面部掩膜,对不同的人脸组件使用相应的网络参数进行精准地复原。实验结果表明,文中提出的算法与现有的先进复原算法相比,不仅具有更高的PSNR和SSIM,并且在人脸组件处有更加清晰的纹理细节,有效改善了复原后人脸图像的视觉效果。

关键词：压缩人脸图像深度残差网络关键点检测人脸结构

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用于视频头肩序列图像编码的人脸定位方法

电子与信息学报 2001年第2期23卷 192-196页

作者：汪孔桥沈兰荪邢昕北京工业大学信号与信息处理研究室北京100022

该文运用人脸结构特点和数学形态学提出了一种稳健有效的人脸结构定位方法,该方法主要用于视频头肩序列图像的编码,对减小人脸预测误差、提高编码效率起着极为关键的作用。

关键词： MPEG-4标准人脸结构数学形态学视频编码图像编码

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大角度平面旋转人眼定位方法

光电子．激光 2009年第1期20卷 94-98页

作者：孙雪梅苏菲蔡安妮北京邮电大学电信工程学院北京100086

提出一种解决平面大旋转角度人脸眼睛精确定位算法,首先根据圆周旋转不变性,建立基于圆周块子矩阵的标准人脸旋转模板,使对旋转角度的判定转化为对圆周块子矩阵移位距离的估计;然后用基于人脸结构关系的方法粗定位时,提出自适应的最优... 详细信息

提出一种解决平面大旋转角度人脸眼睛精确定位算法,首先根据圆周旋转不变性,建立基于圆周块子矩阵的标准人脸旋转模板,使对旋转角度的判定转化为对圆周块子矩阵移位距离的估计;然后用基于人脸结构关系的方法粗定位时,提出自适应的最优阈值方法去除噪声点,减少匹配误差,减少运算量,提高运算速度;最后对候选区域提取gabor特征,进行精确定位。在FRVT库上的实验结果表明,该算法适用于360°内的平面旋转的人眼定位,算法简单,运算速度快,准确率可达到87.67%。

关键词：圆周块矩阵人眼定位人脸结构最优阈值旋转人脸人脸识别

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基于相对距离分布聚类的人脸特征点定位算法

空军工程大学学报（自然科学版） 2016年第1期17卷 77-82页

作者：仲柔在熊磊刘畅空军工程大学航空航天工程学院西安710038

针对目前主流算法对所有特征点采用整体回归而忽略人脸局部结构信息的问题,提出了一种新的回归流程结构,通过基于特征点相对距离分布直方图和K均值聚类,结合了人脸结构信息对特征点聚类并分别进行回归,可以更准确地进行人脸特征点定位... 详细信息

针对目前主流算法对所有特征点采用整体回归而忽略人脸局部结构信息的问题,提出了一种新的回归流程结构,通过基于特征点相对距离分布直方图和K均值聚类,结合了人脸结构信息对特征点聚类并分别进行回归,可以更准确地进行人脸特征点定位。另外,通过对回归迭代方法进行优化,可以实现鲁棒的参数更新,大大提高运算速度。在有遮挡标识的人脸数据库(COFW)上进行了深入的实验,结果表明:论文算法对于人脸特征点定位效果显著,相较于鲁棒姿势级联回归(RCPR)等算法训练时间大幅减少,其定位准确度也有了一定提高,而且算法计算效率高,测试速度则达到220fps,能够满足实时处理的要求。

关键词：特征点定位人脸结构相对距离分布 K均值聚类鲁棒姿势级联回归

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基于子空间回归学习的人脸压缩图像复原

基于子空间回归学习的人脸压缩图像复原

作者：刘心宇南京邮电大学

学位级别：硕士

人脸压缩图像的复原问题本质上是欠定的线性方程组求解问题,利用人脸压缩图像的某种先验知识可以将图像块聚类到不同的子空间中,从而作为约束来缩小求解的范围。本文提出的基于子空间回归学习的人脸压缩图像复原方法,主要研究成果如下:1... 详细信息

人脸压缩图像的复原问题本质上是欠定的线性方程组求解问题,利用人脸压缩图像的某种先验知识可以将图像块聚类到不同的子空间中,从而作为约束来缩小求解的范围。本文提出的基于子空间回归学习的人脸压缩图像复原方法,主要研究成果如下:1.基于结构相关子空间回归的人脸压缩图像复原方法。针对真实场景下人脸图像姿态往往不固定这一问题,提出一种不局限于姿态的人脸压缩图像复原方法,主要包括训练和复原两个阶段:在训练阶段,利用landmark人脸关键点检测结果,将压缩-未压缩图像块对划分到人脸结构相关的子空间中,在每个子空间中学习得到压缩图像块到其未压缩版本的投影矩阵。在复原阶段,对每个输入的压缩图像块,判断其所属的结构相关子空间,并在该子空间下选择合适的线性映射,得到其估计的复原版本。实验结果表明,该方法相比于其他对比算法在主观和客观评价上均有一定提升。2.基于分级子空间回归的人脸压缩图像复原方法。为了提高子空间聚类的准确性,提出一种基于分级子空间回归的人脸压缩图像复原方法,主要包括训练和复原两个部分。在训练部分,利用人脸压缩图像的边缘方向分布规律,将压缩-未压缩图像块对划分到多个浅层子空间中。然后对每个基于边缘方向分类的浅层子空间,利用K均值聚类算法得到它的深层子空间,并在每个深层子空间中训练得到相应的映射矩阵。在复原阶段,对每个输入的压缩图像块,分析得到它的边缘方向,从而选择合适的线性映射核,得到复原后的输出图像块。实验结果表明,该方法相比于其他对比算法在主观和客观评价上均有一定提升。

关键词：人脸压缩图像子空间回归 landmark人脸关键点检测人脸结构分级子空间边缘方向

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基于深度学习的压缩人脸图像复原算法

基于深度学习的压缩人脸图像复原算法

作者：赵强南京邮电大学

学位级别：硕士

有损压缩图像的复原一直是图像处理领域备受关注的话题,多年来针对压缩图像复原的研究也取得了显著的效果。但大多数压缩图像复原算法都是针对自然图像,并没有特别考虑人脸图像结构的特殊性,故对压缩人脸图像的复原效果并不理想。针对... 详细信息

有损压缩图像的复原一直是图像处理领域备受关注的话题,多年来针对压缩图像复原的研究也取得了显著的效果。但大多数压缩图像复原算法都是针对自然图像,并没有特别考虑人脸图像结构的特殊性,故对压缩人脸图像的复原效果并不理想。针对此问题,本文结合人脸组件先验信息,提出基于深度学习的压缩人脸图像复原算法,主要研究成果如下:1.基于面部结构残差网络的压缩人脸图像复原方法。由于域的特定属性,使用通用的压缩图像复原算法进行压缩人脸图像复原,往往会使复原出的人脸图像在面部组件附近出现严重的模糊。为了获得面部组件部分更加清晰的复原图像,提出一种结合面部结构先验信息的深度残差网路。在训练阶段,首先训练一个用于初步复原人脸图像整体结构的预复原网络,但是不具有任何先验信息的预复原网络并不能很好地处理具有精细结构的面部组件。因此,该算法在预复原网络的基础上提取五种面部组件:眼睛,眉毛,鼻子,嘴巴和脸廓,分别训练用于复原面部组件的细节增强网络。在复原阶段,再结合由Landmark关键点检测结果生成的面部掩膜,对不同的人脸组件使用相应的网络参数进行精准的复原。实验结果表明,该方法相比其他复原算法不仅具有更高的客观评价指标,且复原结果在人脸组件处拥有更加清晰的纹理细节。2.基于生成对抗网络的压缩人脸图像复原方法。使用MSE准则优化的模型通常具有较高的信噪比,但生成的图像会趋于平滑,且视觉感知效果较差。加入感知损失有助于恢复图像的语义结构,生成具有优秀感知质量的图像。因此,本文提出使用感知损失函数优化生成对抗网络的方法用于压缩人脸图像的复原。但如果直接使用压缩图像进行生成对抗训练,则低质图像中原本的噪声可能会被生成器误识别为图像本身的细节而被放大。因此本文首先训练一个融合了面部组件结构的去噪模型,用来去除输入图像中多余的噪声;然后再使用生成对抗网络来生成人脸组件处的纹理和细节。实验结果表明,去噪模型取得了最佳的PSNR和SSIM;生成对抗网络模型则生成了纹理更加丰富的人脸图像,具有最佳感知质量。

关键词：压缩人脸图像深度残差网络人脸结构感知损失函数生成对抗网络

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基于生成对抗网络的人脸妆容迁移方法研究

基于生成对抗网络的人脸妆容迁移方法研究

作者：郝苗燕山大学

学位级别：硕士

妆容迁移是风格迁移任务中一个具有挑战性的课题,是指在不化妆的情况下,将一种特定的化妆风格转移到特定的面部,同时保持面部结构。现有妆容迁移分为两种类型:域级妆容迁移与实例级妆容迁移。其中,域级妆容迁移是指将素颜人脸图像看作... 详细信息

妆容迁移是风格迁移任务中一个具有挑战性的课题,是指在不化妆的情况下,将一种特定的化妆风格转移到特定的面部,同时保持面部结构。现有妆容迁移分为两种类型:域级妆容迁移与实例级妆容迁移。其中,域级妆容迁移是指将素颜人脸图像看作一个域,将带妆人脸图像看作另一个域,为素颜人脸上迁移妆容域的妆容。实例级妆容迁移是指在图像域的基础上指定某几张人像图片,迁移某一个特定的妆容,而非迁移域中妆容的平均。该文充分利用生成对抗网络设计了三种妆容迁移模型,设计了三种生成器结构,针对每一种模型引入了不同种类的损失函数,旨在解决妆容迁移领域中面部结构丢失、妆容浓淡不可控等问题。首先,该文提出了一种基于对偶学习的域级人脸妆容迁移方法。该方法涉及两个图像域:素颜域与妆容域,设计了两个生成器与两个鉴别器,利用两个生成器实现两个域之间妆容迁移,利用两个鉴别器分别对两个域之间的图片是否真实进行判断,并同时在域级进行对偶训练。该实验在自制人脸妆容数据集Faces上进行训练与测试,对实验结果进行了主观与客观的分析,证明了本方法在域级人脸妆容迁移上的可行性。其次,该文提出了一种基于特征融合的实例级人脸妆容迁移方法。该方法设计了一个生成器与两个鉴别器,为实现指定素颜人脸和指定带妆人脸之间的妆容迁移提供了可行的解决方案。生成器采用双输入双输出设置,同时学习上妆和卸妆的任务。该实验在数据集MT-Dataset上进行训练与测试,对实验结果进行了主观与客观的分析。实验结果证明,该方法在相关数据集上取得了出色的结果。最后,该文提出了一种基于妆容特征掩膜的实例级人脸妆容迁移改进方法。该文在基于特征融合的实例级人脸妆容迁移方法的基础上改进了生成器的生成机制,引入了妆容特征掩膜,在生成器中增加了叠加模块,并提供了妆容浓淡控制等功能,使得实例级的上妆和卸妆更具灵活性。该方法在MT-Dataset数据集上进行了主观和客观的实验与分析,证明了该方法取得了较好的效果,验证了其有效性。

关键词：妆容迁移生成对抗网络对偶学习特征融合人脸结构

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为什么你看到的东西上总长着一张人脸

青年博览 2023年第14期 38-39页

作者：阿娴不详

你是否常常有一种错觉,身边随处可见的物体上总长着一张类似人类的脸?这种把物体看成类似人脸结构的现象,一度被认为是由视觉感知错误引起的精神病症状。但随着研究的不断深人,科学家才将其称为幻想性面孔视错觉(face pareidolia)。

关键词：精神病症状视觉感知人脸结构视错觉幻想性