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复杂背景彩色图像中的人脸分割技术

计算机工程与应用 2005年第35期41卷 73-75,144页

作者：郭红建敖婷冯建强南京审计学院信息科学学院计算机系南京210029 摩托罗拉南京软件中心南京210000

主要介绍了如何在含有复杂背景的彩色图像中进行人脸分割的技术。首先根据人的肤色在色度空间的聚类特性,寻找合适的色彩空间建立肤色模型。计算图像中所有像素的颜色与肤色的相似度值,并将其转换成0到255之间的灰度值,以得到图像的相... 详细信息

主要介绍了如何在含有复杂背景的彩色图像中进行人脸分割的技术。首先根据人的肤色在色度空间的聚类特性,寻找合适的色彩空间建立肤色模型。计算图像中所有像素的颜色与肤色的相似度值,并将其转换成0到255之间的灰度值,以得到图像的相似度灰度图,接着通过大津阈值分割进一步得到二值图,将人脸肤色区域与背景分离,从而定位了人脸区域。最后,利用人脸的结构特征,进一步缩小人脸区域范围,最终找到包含人脸主要特征部位(眼睛、鼻子、嘴巴)的人脸区域。

关键词：人脸分割肤色模型阈值分割

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基于人脸分割的复杂环境下表情识别实时框架

计算机工程与应用 2020年第12期56卷 134-140页

作者：吕诲童倩倩袁志勇武汉大学计算机学院武汉430072

复杂环境下人脸表情识别由于人脸姿势、遮挡及光照等因素影响,相较于可控环境下的人脸表情识别具有更高的挑战性。针对复杂环境下人脸表情识别精度低以及现阶段用于表情识别的网络结构复杂造成的识别效率低等问题,提出了一种基于人脸分... 详细信息

复杂环境下人脸表情识别由于人脸姿势、遮挡及光照等因素影响,相较于可控环境下的人脸表情识别具有更高的挑战性。针对复杂环境下人脸表情识别精度低以及现阶段用于表情识别的网络结构复杂造成的识别效率低等问题,提出了一种基于人脸分割的复杂环境下表情识别实时框架。该框架包括用于人脸区域分割的Fs Net(Face segmentation Network)和用于表情识别的Tc Net(Tiny classification Network)。Fs Net旨在分割出对表情识别最相关的人脸区域以提升Tc Net识别精度,其训练数据集基于已有数据集构建。两个网络的结构设计均趋于精简化以保证整体框架的实时性需求。在FER-2013和RAD-DB两个复杂场景人脸表情数据库上的实验表明,人脸区域分割的方式有利于提高复杂环境下人脸表情的识别率,且整体框架在保证实时性的同时达到了良好的识别效果。

关键词：表情识别人脸分割卷积神经网络实时

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复杂背景下的人脸分割

信号处理 2003年第2期19卷 100-103页

作者：毋立芳沈兰荪孔潇朱旭娟北京工业大学信号与信息处理研究室北京100022

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基... 详细信息

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。

关键词：人脸分割人脸定位曲线拟合自适应搜索算法 MPEG4 图像处理人脸图像

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基于卷积神经网络的人脸分割方法研究

基于卷积神经网络的人脸分割方法研究

作者：司月华中科技大学

学位级别：硕士

随着深度学习的发展,计算机视觉的各个领域都得到了长足的发展。人脸由于包含人的生物特征且易于采集,受到更多学者的关注。人脸方面的应用从最初的人脸检测、人脸识别到现在的人脸交互和人脸理解,人脸分割算法起到了至关重要的作用。... 详细信息

随着深度学习的发展,计算机视觉的各个领域都得到了长足的发展。人脸由于包含人的生物特征且易于采集,受到更多学者的关注。人脸方面的应用从最初的人脸检测、人脸识别到现在的人脸交互和人脸理解,人脸分割算法起到了至关重要的作用。人脸分割算法是对人脸单帧图片的每个像素进行分类,相比人脸检测可以达到更加精准的效果。为了解决人脸分割任务中不同人脸部件邻接处分割效果较差这一问题,提出了基于边缘融合的人脸分割算法。通过对分割模型添加一个新的分支,进行人脸部件的边缘检测,以达到对边缘进行加强训练的目的。同时,将边缘信息与语义信息相融合,以达到更好的分割结果。为了证明边缘融合的人脸分割算法的有效性,对比了不添加边缘信息的模型,证明了边缘融合对于模型效果有明显提升。通过对学术界领先的四个分割算法进行对比实验,基于边缘融合的人脸分割算法达到了在Helen人脸分割数据集上最优的效果。为了减少人脸分割数据集标注的时间成本,提出了一种人脸分割数据集生成方法。该方法利用了人脸关键点的位置信息辅助人脸分割数据集的生成,同时为了生成更符合人脸形状和结构的数据,利用插值法和多项式拟合的方法对人脸不同部件分别进行优化。为了证明该方法的有效性,对比了人脸分割数据集生成方法生成的数据与Helen数据集的数据,对于人脸头发区域和五官细节部分,人脸分割数据集生成方法生成的数据都明显优于Helen数据集。

关键词：人脸分割边缘融合分割数据集生成深度学习

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Gabor ASM及其在人脸分割中的应用

Gabor ASM及其在人脸分割中的应用

作者：徐庚元大连理工大学

学位级别：硕士

图像工程是近些年来得到极大的发展和长足的进步的新学科,它包括图像处理,图像分析和图像理解三个层次。图像分析是图像工程中处于中间的层次,是由图像处理迈向图像理解的必经之路,它的作用主要是对图像中感兴趣的目标进行测量以获得它... 详细信息

图像工程是近些年来得到极大的发展和长足的进步的新学科,它包括图像处理,图像分析和图像理解三个层次。图像分析是图像工程中处于中间的层次,是由图像处理迈向图像理解的必经之路,它的作用主要是对图像中感兴趣的目标进行测量以获得它们的客观信息,从而建立对图像的描述。人脸分割作为图像分析的一个重要分支是实现鲁棒实用的人脸识别系统的基本前提,它的作用是对人脸的各个器官轮廓进行精确定位。主动形状模型(ASM)是目前解决人脸分割问题的主流方法之一。ASM是一种基于点分布模型(Point Distribution Model,PDM)的算法。在PDM中,外形相似的特定类别物体的形状通过若干关键的特征点(Landmarks)的坐标串接成原始形状向量。对训练集中的所有形状向量进行对齐操作后,对他们进行PCA分析建模,保留的主成分形成最终的形状模型,形状模型的参数反映了形状的主要可变化模式。搜索时首先通过局部纹理模型匹配得到各个特征点的更佳的位置,经过相似变换对齐后,通过统计形状模型对其进行约束,而后再进行局部纹理模型的匹配,形成一个迭代过程,以期形状模型最终匹配到输入的形状模式上去。在传统ASM中,使用的是特征点局部灰度纹理特征作为启发式信息,很容易陷入局部极小。近年来,随着小波分析在图像处理、计算机视觉等领域内的研究应用日趋成熟,考虑到应该充分挖掘小波分析的潜力,将它和经典的ASM相结合。基于这个思想,本文设计出了Gabor ASM算法。Gabor ASM算法相对于传统ASM的差别在于它在搜索的最后采用了基于局部Gabor小波系数的方法来搜寻最佳点的位置,修正了传统ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确。其中对局部Gabor系数使用一种由粗到精的方法来搜索特征点的位置。搜索的初期在局部使用肤色相似度图得到大致的轮廓,然后使用Gabor小波对结果进行修正。通过人脸特征点的定位跟踪实验,结果证明Gabor ASM算法是有效的,而且是非常具有潜力的一种方法。

关键词：人脸分割主动形状模型肤色相似度图 Gabor小波

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基于深度学习的人脸分割研究

基于深度学习的人脸分割研究

作者：黄娜青岛大学

学位级别：硕士

人脸是人体非常重要的生物学特征,人脸检测、人脸分割等人脸处理技术目前已广泛应用于安全、通信、医疗等领域,具有深入研究的实际意义。人脸分割的目的是找到人脸的轮廓,从而将人脸与图像背景分离。人脸分割作为多种应用的基础算法,对... 详细信息

人脸是人体非常重要的生物学特征,人脸检测、人脸分割等人脸处理技术目前已广泛应用于安全、通信、医疗等领域,具有深入研究的实际意义。人脸分割的目的是找到人脸的轮廓,从而将人脸与图像背景分离。人脸分割作为多种应用的基础算法,对精度有很高的要求。由于姿态、脸型、发型遮挡、拍摄角度等原因,图像中的人脸的轮廓有很大的几何差异,这些因素影响分割精度。目前依然存在人脸检测不准确造成的人脸分割不精确问题,以及难以精确分割小尺寸人脸的问题。对于以上问题,本文的工作如下:(1)改进检测阶段,提出了三次精调的方法,在第三次的框体调整过程中,固定检测框中心不动,直接对边框进行调整,获得更准确的人脸检测结果,进而得到更精确的人脸分割边界。实验证明了方案的实际有效性。(2)在三次精调的基础上继续提出改进,设计了融合网络深浅层特征的新结构,该方法结合通道注意力和空间注意力,利用Depthwise convolution逐通道卷积,为每通道特征提供各自对应的注意力权重。在注意力机制的引导下,融合后的特征更有利于精确的分割任务,实验证明该方法在人脸边界分割任务中的精确性和高效性。(3)为使模型得到有效训练,训练集需要多种面积占比的人脸图像,因此组合一个人脸尺寸更丰富的人脸数据集,进行手工标注,并在新数据集上对所提出的网络结构进行了实验论证,实验结果与经典实例分割模型和最新人脸分割模型进行了比较,证明了本文的方法更优,具有良好的精确性和高效性。(4)将提出的分割模型在实例分割和人脸分割中进行验证,实验测试了目标检测、实例分割、人脸检测、人脸分割的结果及精确度,证实提出的方案在实例分割和人脸分割任务中都有较好的效果。

关键词：人脸检测人脸分割实例分割注意力机制

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基于肤色特征的最短生成树方法进行人脸分割

上海交通大学学报 1998年第1期32卷 12-17页

作者：王永卫李介谷上海交通大学图象处理与模式识别研究所

提出采用基于肤色特征的最短生成树方法从复杂景物中对人脸进行分割，利用色调和饱和度空间进行联合分割．其方法优于在灰度空间中进行的分割，并在一定程度上不受阴影和光强的影响．最短生成树方法考虑相邻象素的相互关系，可提高分割... 详细信息

提出采用基于肤色特征的最短生成树方法从复杂景物中对人脸进行分割，利用色调和饱和度空间进行联合分割．其方法优于在灰度空间中进行的分割，并在一定程度上不受阴影和光强的影响．最短生成树方法考虑相邻象素的相互关系，可提高分割的鲁棒性和准确性．实验证明，本方法有一定实用价值．

关键词：颜色分割最短生成树人脸分割肤色计算机视觉

一种改进深度卷积生成对抗网络的人脸分割方法

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黑龙江工程学院学报 2019年第5期33卷 1-6页

作者：刘柏森邓琛张雾琳黑龙江工程学院电气与信息工程学院黑龙江哈尔滨150050 牡丹江师范学院物理与电子工程学院黑龙江牡丹江157000

在智能算法领域,人脸识别是一个重要的算法部分,而人脸分割又是人脸识别的一个重要组成部分。提出一种基于改进的深度卷积生成式对抗网络的人脸分割方法,将端到端的图像变换模式应用于生成器中,利用生成器对人脸图像进行分割。深度卷积... 详细信息

在智能算法领域,人脸识别是一个重要的算法部分,而人脸分割又是人脸识别的一个重要组成部分。提出一种基于改进的深度卷积生成式对抗网络的人脸分割方法,将端到端的图像变换模式应用于生成器中,利用生成器对人脸图像进行分割。深度卷积生成式对抗网络将卷积层加入到生成器和判别器,使得生成器通过反卷积产生图像,而文中在反卷积之前再加入卷积层,组合形成全卷积的网络结构,将生成器的图像生成功能扩展成为语义分割功能。同时,生成器的输入原图和输出标签的通道组合作为判别器的判别对象,通过判别器来评判分割水平,进一步提高分割的标签与输入原图的关联性。经过多次实验,验证此方法能有效分割人脸主要区域。

关键词：深度学习语义分割人脸分割生成式对抗网络深度卷积生成式对抗网络

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基于三次精调的人脸分割方法

青岛大学学报（自然科学版） 2021年第2期34卷 59-64页

作者：黄娜赵志刚于晓康青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

针对人脸分割的精度问题,提出了融合网络深层特征和浅层特征的新结构,三次精调人脸检测框,提高人脸分割的精确度。新结构结合通道注意力与空间注意力机制,利用深度分离卷积,为每个通道特征提供各自对应的注意力权重,充分利用深层语义信... 详细信息

针对人脸分割的精度问题,提出了融合网络深层特征和浅层特征的新结构,三次精调人脸检测框,提高人脸分割的精确度。新结构结合通道注意力与空间注意力机制,利用深度分离卷积,为每个通道特征提供各自对应的注意力权重,充分利用深层语义信息与浅层定位信息,为精确分割提供特征信息,三次精调为分割提供准确的检测结果。实验结果相比Mask R-CNN的mAP提高0.1,相比最新方法mAP提高0.2。

关键词：人脸分割精调通道注意力空间注意力