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复杂光照下自适应区域增强人脸特征定位

仪器仪表学报 2014年第2期35卷 292-298页

作者：林奎成王雪谈宇奇清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084

复杂光照条件下的人脸特征定位对于实现非合作人脸重构识别具有十分重要的意义。提出了一种结合自适应区域增强和主动表观模型(AAM)的人脸特征定位方法。该方法采用基于多区域协作拟合的人脸轮廓提取方法提取复杂光照条件下的准确人脸区... 详细信息

复杂光照条件下的人脸特征定位对于实现非合作人脸重构识别具有十分重要的意义。提出了一种结合自适应区域增强和主动表观模型(AAM)的人脸特征定位方法。该方法采用基于多区域协作拟合的人脸轮廓提取方法提取复杂光照条件下的准确人脸区域,根据准确人脸区域纹理灰度分布将人脸自适应分割为光照良好和光照不足区域,并分别进行直方图均衡补偿,然后采用AAM算法进行特征定位以及边缘轮廓特征点校正。实验表明,提出的方法在复杂光照下平均点对点误差以及平均最近点线距误差方面均优于标准的AAM算法以及基于Retinex滤波的AAM算法,证明该方法在一定程度上补偿了光照不均匀对传统AAM算法的影响,提高了人脸特征定位的准确度。

关键词：人脸特征定位主动表观模型直方图均衡复杂光照

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基于分级边缘方位场匹配的人脸特征定位

光电子．激光 2007年第2期18卷 241-244页

作者：陈华杰韦巍浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

针对大范围姿态角度问题,提出了一种分级边缘方位场匹配(HEOFM)的人脸特征定位算法。提出了结构Hausdoff距离作为边缘方位场匹配的测度;在此基础上,先根据人脸图像的整体边缘方位场匹配(GEOFM)进行了姿态预估计,得到特征的粗略定位;然... 详细信息

针对大范围姿态角度问题,提出了一种分级边缘方位场匹配(HEOFM)的人脸特征定位算法。提出了结构Hausdoff距离作为边缘方位场匹配的测度;在此基础上,先根据人脸图像的整体边缘方位场匹配(GEOFM)进行了姿态预估计,得到特征的粗略定位;然后根据特征边缘方位场匹配(FEOFM)在局部区搜索,实现特征的精确定位。实验结果表明:针对小姿态角度人脸图像,与一般的特征检测算法相比,该算法所需训练样本个数较少而定位精度相当;针对中、大姿态角度人脸图像,该算法具有良好的特征定位性能。

关键词：人脸特征定位大范围姿态角度分级边缘方位场匹配(HEOFM) 结构Hausdoff距离

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人脸特征定位方法研究

人脸特征定位方法研究

作者：吕宝华西北工业大学

学位级别：硕士

人脸特征定位是人脸识别系统、人脸动画重建、人脸跟踪等领域的关键问题之一，而人脸特征定位的主要技术中几何形状信息类方法具有较高的准确率和较大的鲁棒性，因此，论文主要针对几何形状信息类方法中的三种算法：活动轮廓线模型(Sna... 详细信息

人脸特征定位是人脸识别系统、人脸动画重建、人脸跟踪等领域的关键问题之一，而人脸特征定位的主要技术中几何形状信息类方法具有较高的准确率和较大的鲁棒性，因此，论文主要针对几何形状信息类方法中的三种算法：活动轮廓线模型(Snake)、活动形状模型(ASM)和活动表观模型(AAM)在人脸特征定位中的应用展开研究。针对人脸的形状特点，论文对经典Snake模型进行了改进，在模型的能量函数中加入形状能量项，以限制Snake线在迭代过程中出现的非法形状。用改进的Snake模型进行提取人脸外轮廓的实验，效果较经典方法有显著提高。在深入研究活动形状模型和活动表观模型技术及其在人脸特征定位应用中的具体实现方法的基础上，根据人脸器官分布规律，探索模型的初始化问题和图像搜索匹配过程中出现的非法形状问题的解决方法。首先利用已经得到的瞳孔位置计算模型的初始化参数，使初始模型位于较理想的位置;然后在ASM搜索中加入局部形状约束，在AAM搜索过程中对形状参数加以限制和修正，有效解决了ASM／AAM图像搜索匹配过程中出现的非法形状问题。实验表明，论文提出的改进策略提高了活动形状模型和活动表观模型在人脸面部特征定位中的精度。 ASM模型和AAM模型的建立都需要进行样本图像的特征点标定工作，图像中特征点标定的精确与否直接关系到所建模型的有效性。为提高大量训练图像人脸特征点标定的准确度以及标定工作的效率，论文设计了一个半自动的特征点标定系统。

关键词：人脸特征定位活动轮廓线模型活动形状模型活动表观模型

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基于小波变换的人脸特征定位

东南大学学报（自然科学版） 2004年第B11期34卷 117-120页

作者：汪妍夏良正东南大学自动控制系南京210096

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方... 详细信息

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .

关键词：人脸特征定位小波变换椭圆检测模板匹配 Hough变换

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一种姿态变化下的ASM人脸特征定位方法

计算机应用研究 2012年第12期29卷 4764-4766,4778页

作者：李伟生张燕周丽芳重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学软件学院重庆400065

为了解决传统主动形状模型(ASM)在姿态变化情况下的人脸特征定位不准确的问题,提出一种姿态变化下的ASM人脸特征定位方法。首先在ASM初始化过程中添加一个旋转因子R来初始化人脸形状向量b,使得当人脸有姿态变化时,能自动调整人脸的偏转... 详细信息

为了解决传统主动形状模型(ASM)在姿态变化情况下的人脸特征定位不准确的问题,提出一种姿态变化下的ASM人脸特征定位方法。首先在ASM初始化过程中添加一个旋转因子R来初始化人脸形状向量b,使得当人脸有姿态变化时,能自动调整人脸的偏转方向;然后融合局部二值模式算子建立局部纹理模型;最后在IMM人脸库上进行测试,平均定位误差为7.102 0个像素点,比传统的ASM提高35.85%。实验结果表明,与传统的ASM相比,该方法显著改善了姿态变化下的人脸特征定位不准确的问题,并提高了对各特征点的提取精度。

关键词：人脸特征定位主动形状模型旋转因子姿态变化局部二值模式

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基于支持向量机的多姿态人脸特征定位

计算机工程 2011年第17期37卷 7-10页

作者：傅由甲相入喜黄鸿李见为重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400030

提出一种多姿态人脸特征定位方法,在Adaboost定位的人脸区域中划分眼、鼻和嘴的搜索区域,利用眉眼和鼻嘴整体特征,通过大规模多姿态五官样本训练的支持向量机在搜索区域中确定候选眼、鼻及嘴区域。对候选眼、鼻及嘴区域进行筛选与合并... 详细信息

提出一种多姿态人脸特征定位方法,在Adaboost定位的人脸区域中划分眼、鼻和嘴的搜索区域,利用眉眼和鼻嘴整体特征,通过大规模多姿态五官样本训练的支持向量机在搜索区域中确定候选眼、鼻及嘴区域。对候选眼、鼻及嘴区域进行筛选与合并以确定最佳位置,实现多姿态人脸上五官的准确定位。实验结果表明,该方法具有较好的精确性和鲁棒性,能适应复杂背景下表情变化的多姿态人脸上的眼、鼻及嘴的定位。

关键词：支持向量机人脸检测人脸特征定位眼睛检测多姿态眼睛定位

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一种鲁棒的人脸特征定位方法

计算机应用 2007年第2期27卷 327-329,336页

作者：吴暾华周昌乐厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005

提出了一种基于AdaBoost算法和C-V方法的人脸特征定位方法。首先根据AdaBoost算法训练样本得到脸、眼、鼻、嘴4个检测器;然后结合人脸边缘图像的先验规则,使用人脸检测器提取人脸区域;接着利用眼、鼻、嘴检测器从人脸区域中检测出人脸... 详细信息

提出了一种基于AdaBoost算法和C-V方法的人脸特征定位方法。首先根据AdaBoost算法训练样本得到脸、眼、鼻、嘴4个检测器;然后结合人脸边缘图像的先验规则,使用人脸检测器提取人脸区域;接着利用眼、鼻、嘴检测器从人脸区域中检测出人脸特征所在的矩形区域;最后利用C-V方法从各个特征区域中分割出人脸特征的轮廓,进而得到人脸关键特征点的位置。在DTUIMM人脸测试集上,眼睛的检测率为100%,鼻子的检测率为95.3%,嘴巴的检测率为98.4%,提取出的特征点位置准确。实验结果表明方法是有效和鲁棒的。

关键词： AdaBoost算法人脸特征定位角点检测水平集方法 C—V方法

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光照变化下的ASM人脸特征定位方法研究

福州大学学报（自然科学版） 2009年第5期37卷 674-679页

作者：李美龙闽西职业技术学院计算机系福建龙岩364000

提出光照变化下的ASM人脸特征定位方法.使用扩展局部二值模式算子(ELBP),所有标记点使用2D轮廓,引入Row ley人脸检测算子,自动定位人脸及眼睛位置.实验结果表明,光照变化下的ASM人脸特征定位方法对正面人脸左、右侧光照变化能取得更加... 详细信息

提出光照变化下的ASM人脸特征定位方法.使用扩展局部二值模式算子(ELBP),所有标记点使用2D轮廓,引入Row ley人脸检测算子,自动定位人脸及眼睛位置.实验结果表明,光照变化下的ASM人脸特征定位方法对正面人脸左、右侧光照变化能取得更加精确的结果,更加鲁棒.

关键词：光照变化主动形状模型人脸特征定位

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基于改进主动表观模型算法的人脸特征定位

计算机工程与应用 2015年第16期51卷 204-209页

作者：黄飞谭守标安徽大学电子信息工程学院合肥230601

人脸特征点的精确定位一直是人脸图像处理的重要研究内容,特征点定位精确与否直接影响后续工作结果的好坏。在基于反向组合AAM(Active Appearance Models)人脸特征点定位算法的基础上,提出结合特征点局部纹理模型来对AAM初始形状参数做... 详细信息

人脸特征点的精确定位一直是人脸图像处理的重要研究内容,特征点定位精确与否直接影响后续工作结果的好坏。在基于反向组合AAM(Active Appearance Models)人脸特征点定位算法的基础上,提出结合特征点局部纹理模型来对AAM初始形状参数做最优化以及对AAM匹配模板升级的改进。改进的算法采用特征点局部纹理模型和AAM全局纹理模型结合的方法来最优化AAM初始形状参数,并在此前提下对AAM匹配模板进行升级,使其更接近待匹配图像的信息。在精确的匹配模板和优化的初始形状参数下,匹配的最终精度会得到提升。实验和理论证明,改进后的算法比传统反向组合AAM算法以及现有改进的PAAM(Progressive AAM)算法以及简单的结合ASM和AAM的改进算法都有更好的特征点定位精度。

关键词：人脸特征定位主动表观模型局部纹理模型初始形状参数最优化匹配模板升级