检索结果-南通市图书馆

电视技术 2009年第7期33卷 84-86页

作者：常虹蒋建国詹曙合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

采用主成分分析(PCA)作为统计分析方法的主动表现模型(AAM)是建立二维可形变模型的有效方法。提出一种将改进的AAM用于人脸面部特征定位的新方法,并与传统AAM进行比较,实验证明此方法要优于传统AAM。

关键词：独立成份分析主动表现模型主成份分析人脸面部特征定位

基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统

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北京理工大学学报 2018年第12期38卷 1263-1268页

作者：王向周张新郑戍华北京理工大学自动化学院北京100081

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利... 详细信息

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.

关键词：主动表现模型梯度向量法人工神经网络动态标定算法

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基于头部姿态补偿的注视点定位算法研究

基于头部姿态补偿的注视点定位算法研究

作者：夏学海中国计量大学

学位级别：硕士

近年来,随着科学的发展和技术的进步,注视点定位技术得到广大研究人员的重视。人眼视线投射在空间中的三维位置叫注视点。注视点包含着人类感知客观世界的大量信息,如情感变化,注意力等方面。能够准确地估计注视点位置是获取这些信息的... 详细信息

近年来,随着科学的发展和技术的进步,注视点定位技术得到广大研究人员的重视。人眼视线投射在空间中的三维位置叫注视点。注视点包含着人类感知客观世界的大量信息,如情感变化,注意力等方面。能够准确地估计注视点位置是获取这些信息的关键。在常见的基于图像的二维注视点定位算法中,注视点定位的准确性很大程度上受头部姿态的影响。所以,本文从提高注视点估计准确性的角度出发,将复杂头部姿态表示为三维姿态角进行估计,并提出结合头部姿态角度补偿的注视点估计算法。主要内容如下:第一,头部姿态的估计主要由主动外观模型和比例正交投影迭代变换算法两部分组成。首先,本文采用基于模型的主动外观模型算法对2D图像集上的人脸特征点进行训练,拟合。该算法在模型的拟合过程中对人脸部位的特征点位置的进行实时定位跟踪。其次,在人体头部三维刚性模型上取点,选择与主动外观模型人脸特征点对应位置的等效3D点。通过比例正交投影迭代变换算法对人体头部模型进行姿态估计。第二,采用深度学习技术,利用卷积神经网络的卷积核、权值共享、下采样等特点,对人脸图像进行由低层到高层特征学习,通过激活函数优化头部姿态网络输出,通过多次反馈计算,减小网络误差。该算法的训练结果有效降低了姿态角度的误差,并在表情,光照等环境下具有较强鲁棒性。第三,在获取头部姿态后,在红外光源环境下,采用瞳孔中心角膜反射方法进行注视点估计,加入头部姿态参数进行矫正补偿。最后通过实验对比加入补偿算法前后的准确度。实验表明,算法能够较为准确地估计出头部姿态,加入补偿算法后,注视点估计精度明显提高,能够满足视线追踪系统对注视点定位精度的要求。

关键词：注视点估计主动表现模型卷积神经网络头部姿态补偿

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基于AAM的人脸特征点定位及识别研究

基于AAM的人脸特征点定位及识别研究

作者：吴丹丹华南理工大学

学位级别：硕士

人脸识别旨在通过从人脸图像中获取有效的视觉特征信息来进行身份鉴定或识别。随着人们对公共信息安全的关注、对身份鉴定和识别的需求以及多媒体和数码娱乐中人脸分析和建模技术的需要，自动人脸识别技术已成为热门的研究方向，近年来... 详细信息

人脸识别旨在通过从人脸图像中获取有效的视觉特征信息来进行身份鉴定或识别。随着人们对公共信息安全的关注、对身份鉴定和识别的需求以及多媒体和数码娱乐中人脸分析和建模技术的需要，自动人脸识别技术已成为热门的研究方向，近年来被广泛应用于公共安全及人机交互等核心领域。人脸识别技术的工程研究始于20世纪60年代，经过近五十年的发展取得了很大的进展，但是仍然面临着一些挑战，例如在光照不均、姿态和表情改变、待识别图像的分辨率过低、年龄的变化、随机遮挡等非约束条件下识别的精确度仍有很大的提升空间。自动人脸识别系统主要包括人脸检测、人脸特征点定位、人脸特征提取及分类以及人脸特征匹配识别四个组成部分。人脸的特征点定位作为人脸识别系统中的关键步骤，特征点定位精度在很大程度上影响着人脸识别系统的性能。主动表现模型(ActiveAppearance Model，简称AAM)是由T.F.Cootes等人提出，并被广泛应用于面部关键特征点定位领域，但现有AAM模型的拟合性能并不理想。本文针对上述问题，首先深入研究了主动表现模型的理论成果，对人脸建立了AAM主动表现模型，并将反向组合算法应用于传统AAM算法的拟合部分，改进了传统AAM模型的拟合性能。其次本文利用Gabor变换提取人脸的局部特征，并分析了人脸识别中最具有代表性的Eigenface和Fisherface线性子空间识别算法的原理和性能，分别在ORL和Yale人脸库上对两类算法的识别性能进行了仿真实验。最后在对各部分理论进行深入分析的基础上，本文提出并实现了一套新型人脸识别系统。具体方案是首先对人脸建立拟合改进的AAM模型来进行面部特征的精确定位，并选用Gabor变换及Fisherface算法来进行面部特征的提取和识别。通过对各个模块的融合，本文构建并实现了一套对光照、姿态、表情及遮挡等变化具有强鲁棒性的人脸识别系统。在ORL及Yale人脸库上分别对本文的人脸识别系统及经典的Eigenface、Fisherface算法的识别性能进行测试比对，实验表明本文的人脸识别系统具有更理想的识别效果。

关键词：主动表现模型 Gabor变换 Fisherface算法自动人脸识别系统

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USAN-AAM人脸特征点快速定位方法

计算机应用研究 2010年第8期27卷 3188-3190页

作者：鲁鹏陈毅松陈文广北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871

基于反向合成算法的AAM(active appearance model)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出... 详细信息

基于反向合成算法的AAM(active appearance model)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出了一种改进的AAM人脸特征点定位方法USAN-AAM。实验结果表明,与原方法相比,该方法对光线变化更鲁棒,定位精度也更高。

关键词：主动表现模型反向合成算法同值分割吸收核区域

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微表情识别方法综述

人类工效学 2018年第4期24卷 75-80页

作者：李文书张琛李宏汀邹涛涛阮梦慧浙江理工大学计算机科学与技术系杭州310018 浙江理工大学心理学系杭州310018

由于微表情能够揭露人类内心试图隐藏的真实情感,在测谎、反恐、临床医学等方面具有广泛的应用价值,微表情识别备受关注。本文从微表情识别的三个阶段:预处理、特征提取和微表情分类进行了分析,对各阶段采用的关键技术进行了比较;对现... 详细信息

由于微表情能够揭露人类内心试图隐藏的真实情感,在测谎、反恐、临床医学等方面具有广泛的应用价值,微表情识别备受关注。本文从微表情识别的三个阶段:预处理、特征提取和微表情分类进行了分析,对各阶段采用的关键技术进行了比较;对现存的微表情数据库进行对比总结。最后阐述了微表情识别存在的主要问题,并对未来可能的发展方向进行展望。

关键词：微表情识别特征提取微表情分类心理认知测谎计算机视觉计算机图像处理人脸识别主动表现模型人工智能局部约束模型视频监控

一种基于偏转角度的AAM人脸特征点定位方法

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计算机技术与发展 2012年第9期22卷 25-28页

作者：付海晶王民王稚慧西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055

对有偏转角度的人脸特征点定位来说,拟合初始位置和模型的角度对人脸特征点定位效果有很大的影响。而传统的AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位方法没有具体考虑这一问题,对有偏转角度的人脸特征点的定位准确率和速度并不理想... 详细信息

对有偏转角度的人脸特征点定位来说,拟合初始位置和模型的角度对人脸特征点定位效果有很大的影响。而传统的AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位方法没有具体考虑这一问题,对有偏转角度的人脸特征点的定位准确率和速度并不理想。为解决这个问题,文中提出了一种利用两眼中心坐标和嘴中心坐标来计算人脸偏转角度,根据坐标和角度确定拟合初始位置和模板的方法。用Adaboost和YCbCr对人脸进行预检测,根据找到的特征区域计算偏转角,用反向算法结合该角度的模板进行特征点定位。实验的测试结果表明本方法对有偏转角度的人脸的特征点定位比传统方法在准确度和速度上都有了提高。

关键词：主动表现模型偏转角人脸特征点反向组合算法