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人脸特征提取方法研究

人脸特征提取方法研究

作者：曾阳中南大学

学位级别：硕士

人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建、人脸图像压缩等领域。由于人脸的面部表情和头部姿态是富于变化的,所以人们很难对特征点的形态进行准确建模。此外,一些干扰,比如图像中的光照不均匀,脸... 详细信息

人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建、人脸图像压缩等领域。由于人脸的面部表情和头部姿态是富于变化的,所以人们很难对特征点的形态进行准确建模。此外,一些干扰,比如图像中的光照不均匀,脸上存在眼镜和胡子等遮挡物,都会造成特征点消失或变形,从而增加定位的难度。与其它人脸分析技术相类似,脸部特征定位需要最大限度地适应人脸的各种变化。尽管前人已经对这个问题进行了深入研究,但现有的人脸特征提取技术在应用条件方面仍然存在苛刻的限制,比如要求均匀的光照、正面且中性表情的人脸、无遮挡物等。即便如此,技术的实时性与准确度也都未达到实用的程度。本文重点研究了鲁棒的人脸特征提取算法,主要研究内容如下: 1)首先针对反向组合图像对齐算法及其三种扩展形式的演变过程进行了推导,然后详细探讨了主动表观模型（AAM）的建模与拟合算法,并指出了基于AAM的人脸特征点定位算法的不足之处。 2)基于AAM的投影式反向组合算法是一种快速有效的人脸特征点定位方法。但当图像中人脸的某部分被遮掩时,算法定位特征点的精度会明显下降。本文提出一种采用逐层细分掩模消除干扰的正规化反向组合算法,该算法既保留了反向组合算法快速高效的优点又提高了算法处理遮掩的能力。其中包括两项创新:（1）提出一种更加适合于掩模技术的正规化反向组合算法;（2）设计出一种逐层细分掩模的方法。通过迭代判断和逐层分块细化掩模,使掩模准确地设置在遮掩物上,最大程度减少干扰。 3)针对头部姿态大角度偏转的图像,传统的二维模型AAM定位人脸特征点的精度会急剧下降。本文提出了基于2D+3D Candide模型的三维人脸特征提取算法,算法能够有效地提取人脸特征点的位置和头部姿态等三维信息。实验证明算法在速度和精度方面都有不同程度的提高。其中包括三项创新:（1）研究AAM与Candide的融合技术。借鉴AAM建模的方法,建立2D+3D Candide模型;（2）建立约束方程,保持二维模型和三维模型的形变一致。（3）提出新的拟合算法,同时优化能量方程和约束方程。

关键词：人脸特征提取反向组合算法主动表观模型掩模 2D+3D Candide

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基于图像的人脸特征提取与发型分类

基于图像的人脸特征提取与发型分类

作者：朱希成浙江理工大学

学位级别：硕士

人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、人脸表情分析、三维人脸重建等领域,然而人脸特征点定位不准确的问题依然存在。头发在人体表观中具有重要作用,由于缺少有效的头发分类技术,大大降低了三维人脸变形、3D... 详细信息

人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、人脸表情分析、三维人脸重建等领域,然而人脸特征点定位不准确的问题依然存在。头发在人体表观中具有重要作用,由于缺少有效的头发分类技术,大大降低了三维人脸变形、3D试衣的真实性。因此,本文针对上述问题进行了相关研究,研究内容主要包括:(1)人脸存在性及合理性的检测。利用肤色检测算法对经过预处理后的图像进行处理,增强图像中的人脸区域,通过协方差矩阵在人脸区域进行坐标系重建,根据其中心点位置构建阈值关系,构建人脸(包含脖颈)区域的最小外接包围盒,根据阈值关系进行人脸存在性及合理性的判定。(2)人脸特征提取。为了获取测试图像中的人脸特征数据,使用主动形状模型(ASM)算法进行处理,针对原算法直接采用灰度值信息构建局部轮廓模型,灰度值对外部自然因素比较敏感,本文采用特征点及其正负方向一定区域像素点的边缘结构方向构建局部轮廓模型,该方法在特征点及相关像素点的法线方向上采集图像的灰度分布特征,能有效利用图像信息。在ASM搜索过程中,利用基于混合投影的眼睛精确定位方法实现眼睛区域的精确定位,根据眼睛位置信息确定模板形状的平移、旋转和尺度变化参数。然后,通过改进的搜索策略进行特征点匹配,进一步提升特征点匹配的准确度。(3)发型分类。提出一种基于颜色空间与曲线变化的能量模型实现对头发区域的分割,根据轮廓检测的图像数据,逐点对头发边缘进行检测分割。利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)方法实现对正面图像的发型分类。同时,通过轮廓曲线上各个像素点的曲率定义弯曲度,提出基于弯曲度的局部搜索算法实现对侧面头发长度的分类,然后,根据曲线曲率和经验距离的局部区域搜索方法实现对扎辫子发型的分类。通过实验,验证了以上方法的可行性,实验结果表明,改进的ASM方法取得了较好的特征点定位结果,而本文的发型分类算法也得到了较好的发型分类结果。最后,本文分析了在人脸特征提取和发型分类方面存在的不足并提出了进一步的研究方向。

关键词：图像人脸特征提取人脸检测发型分类能量模型

基于多核Fisher判别分析的人脸特征提取

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计算机科学 2012年第9期39卷 262-265页

作者：王昕刘颖范九伦西安邮电学院通信与信息工程学院西安710121

核Fisher判别分析法是一种有效的非线性判别分析法。传统的核Fisher判别分析仅选用单个核函数,在人脸特征提取方面仍显不足。鉴于此,提出多核Fisher判别分析法,即通过将多个单核Fisher判别得到的投影进行加权组合得到加权投影,以加权投... 详细信息

核Fisher判别分析法是一种有效的非线性判别分析法。传统的核Fisher判别分析仅选用单个核函数,在人脸特征提取方面仍显不足。鉴于此,提出多核Fisher判别分析法,即通过将多个单核Fisher判别得到的投影进行加权组合得到加权投影,以加权投影为依据进行特征提取和分类。实验表明,在进行人脸特征提取和分类时,多核Fisher判别分析法优于单核Fisher判别分析法。

关键词：多核学习核方法人脸特征提取

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基于深度学习的人脸特征提取与匹配

基于深度学习的人脸特征提取与匹配

作者：归喆电子科技大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉与模式识别领域的快速发展以及社会生活中对人类特征识别的需求越来越高,声纹识别、指纹识别以及约束条件下的人脸识别已经不能满足人们的需求。现实生活中对于非约束条件下的人脸识别的需求日益增强,各大互联网公司都开... 详细信息

随着计算机视觉与模式识别领域的快速发展以及社会生活中对人类特征识别的需求越来越高,声纹识别、指纹识别以及约束条件下的人脸识别已经不能满足人们的需求。现实生活中对于非约束条件下的人脸识别的需求日益增强,各大互联网公司都开始对其进行研究。而人脸识别流程中,鲁棒的人脸特征表示以及良好的分类算法对于非限定条件下的人脸识别起着至关重要的作用。本文以深度学习相关理论为研究方法,针对人脸识别中的人脸特征提取与人脸匹配步骤进行了研究并进行了实现,论文的主要内容包括以下几点:1、综述人脸特征提取与人脸特征匹配的现有方法。通过研究国内外文献,介绍了深度学习的概念以及发展。深度学习是一种机器学习算法,其主要被用于大数据的研究与学习,可以学习数据的深层特征表示。2、本文对于深度学习中的深度卷积神经网络进行了研究,然后对于其结构及损失函数进行改进,并针对本文搜集的训练数据设计了特征提取网络,使用本文改进的网络在本文收集的训练集上进行训练可以防止过拟合的发生,从而提取出人脸的深层特征。这样的特征比人工设计的特征或是普通卷积神经网络提取的特征对于人脸有着更好的表示效果,在使用这样的人脸特征进行相似度匹配时可以取得更好的效果。3、在人脸特征匹配环节中,本文提出了一种分步特征匹配算法,其分为快速匹配步骤及精细匹配两个步骤,目的是缩短特征匹配的时间。并且本文在第二步中选择不同的学习型匹配算法进行研究,以比较它们对于整体人脸识别识别率的影响,最终本文选择联合贝叶斯方法作为精细匹配步骤中的匹配算法。4、本文实现了经过改进的深度卷积神经网络以及分步匹配算法,为了解决实验过程中出现的训练深度卷积网络时速度过慢的问题,本文使用基于GPU训练的方式替代基于CPU训练的方式重新实现深度卷积神经网络,从而达到对于网络进行加速训练的目的。

关键词：深度学习人脸特征提取人脸特征匹配深度卷积神经网络分步特征匹配算法

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雨雪环境下视频中人脸特征提取的研究

雨雪环境下视频中人脸特征提取的研究

作者：谢克宇哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

人脸识别是模式识别和人工智能领域的研究热点。人脸特征提取是人脸识别的核心步骤，其特征提取的效果将直接影响到人脸识别系统的性能。室外的摄像系统极易受到雨雪天气的影响，导致视频图像的质量严重下降，影响人脸识别的效果。因此... 详细信息

人脸识别是模式识别和人工智能领域的研究热点。人脸特征提取是人脸识别的核心步骤，其特征提取的效果将直接影响到人脸识别系统的性能。室外的摄像系统极易受到雨雪天气的影响，导致视频图像的质量严重下降，影响人脸识别的效果。因此，本文将对雨雪环境下视频中人脸特征提取进行研究，具体过程如下：首先，对图像进行预处理以及对已有雨雪去除算法进行性能分析。对视频图像进行灰度化，以降低计算量，对灰度化后的图像进行直方图均衡和中值滤波，以减少图像上的噪声。根据雨雪的光学和时间性能，分别利用帧时差法和改进帧时差法进行雨雪去除，对仿真结果进行分析。其次，针对仿真结果存在的问题，对视频图像中雨雪去除算法进行改进。该算法采用连续5帧的视频图像来处理第3帧，先计算该5帧中同一像素点的最大与最小灰度值，当二者差值大于0时，可检测出该像素点被雨雪覆盖;再分别计算第3帧中该像素点与最大、最小灰度值的距离，当与最小灰度值的距离大于与最大灰度值的距离时，用最小灰度值去取代第3帧中该点的灰度值。再次，对人脸进行检测定位以及对已有特征提取算法进行性能分析。利用基于模板匹配的人脸检测定位方法，采用边缘加权的Hausdorff距离作为衡量匹配程度的距离，对视频图像中的人脸进行检测定位。分别利用PCA、ICA、LDA、KPCA和2DPCA人脸特征提取算法进行人脸识别，并根据仿真结果存在的问题，对人脸特征提取算法进行改进。该算法将训练集分别存储在一个二维和一个三维矩阵中，在二维矩阵上运行2DPCA算法，将三维矩阵投影到2DPCA的特征空间，并将所得到的三维矩阵转换为二维矩阵，再在该二维矩阵上运行KPCA算法，将标准化后的测试集投影到2DPCA的特征空间，并将其重构结果作为KPCA的测试集，改变KPCA在测试阶段的核函数计算方法，再次运行KPCA算法，并利用欧式距离和最近邻分类器进行识别。最后，本文将改进雨雪去除算法和改进人脸特征提取算法应用到人脸库上，并将二者的识别率分别与直接对视频图像中的人脸进行识别所得到的识别率进行比较，以证明上述两种方法的有效性。

关键词：雨雪去除人脸特征提取 2DPCA KPCA

基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法研究

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基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法研究

作者：白雪姣武汉理工大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是生物特征识别领域的一项关键技术,它广泛应用于身份识别,信息安全,人机交互等领域。人脸特征提取是人脸识别技术的关键环节,它直接影响着最终的识别效果。Gabor小波可以模拟哺乳动物视觉体系中视觉神经元的感知特性,描述... 详细信息

人脸识别技术是生物特征识别领域的一项关键技术,它广泛应用于身份识别,信息安全,人机交互等领域。人脸特征提取是人脸识别技术的关键环节,它直接影响着最终的识别效果。Gabor小波可以模拟哺乳动物视觉体系中视觉神经元的感知特性,描述图像在不同尺度和方向上的局部信息,从而可以有效用于人脸特征提取算法中。因此,本文主要研究基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法。 Gabor小波能够捕获人脸图像多方面多角度的细节信息。一方面,人脸图像经Gabor小波变换之后,会在5个尺度8个方向上共产生40个子带输出。如果训练样本比较多,那么运算量和存储量将是非常庞大的。另一方面,图像经Gabor变换输出的庞大数据中自然也包括一些影响识别率的负面信息。因此,如何对二维Gabor小波变换后高维特征矩阵进行降维将是本文的研究核心。本文首先介绍了人脸识别的研究背景、意义、国内外研究现状、人脸数据库和主要的研究内容。然后,研究了基于HG2DPCA的人脸特征提取方法。针对HPCA人脸识别算法识别性能不理想进行改进,给出了改进的HGPCA方法进行特征提取和降维。为了进一步降低PCA处理时将图像按列拉伸产生高计算量的问题,给出了改进的HG2DPCA方法进行人脸特征提取。实验数据验证改进算法的有效性,说明Gabor小波的引入能够很好的提高算法的识别性能。改进算法虽然识别率比较高,但是其存在一定的时间开销。尽管HG2DPCA算法选择下采样技术和2DPCA算法进行特征数据降维,但是计算量还是比较大,需要进一步研究。最后,讨论了基于Gabor幅值统计特性的人脸特征提取方法,针对其光照鲁棒性比较弱的特点,给出了加入相位改进的Gabor幅值统计人脸特征提取方法。图像经Gabor小波变换后的相位特征不仅可以充分反应图像的局部特征,而且对光照有很强的补偿能力,因此在特征提取时相位特征是必不可少的。在Matlab实验平台上进行算法设计与实现,实验结果可以充分验证改进算法在识别性能上的优越性。

关键词：人脸特征提取 Gabor小波矩阵成分分析 Gabor幅值相位统计特性

基于二维Gabor小波与AR-LGC的人脸特征提取算法研究

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河北工业科技 2019年第4期36卷 258-262页

作者：倪永婧孙袆岳莹郭志萍高丽慧刘微河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省软件工程重点实验室河北秦皇岛066004 国网河北省电力公司电力科学研究院河北石家庄050022 河北化工医药职业技术学院河北石家庄050026

针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Ga... 详细信息

针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Gabor特征图谱进行划分,对每个子块进行直方图统计,将其串联形成人脸表情特征向量并利用PCA进行数据压缩,最后利用C-SVM进行分类识别。实验结果表明,平均识别率为93.33%的比AR-LGC+SVM,Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均识别率分别高6.19%,3.33%。因此所提出的算法在人脸图像的特征信息提取方面有一定的参考价值。

关键词：图像处理人脸特征提取 Gabor小波 AR-LGC 直方图 PCA C-SVM

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基于Agent的多目视觉人脸特征提取

基于Agent的多目视觉人脸特征提取

作者：朱延飞北京交通大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是当前模式识别和人工智能领域一个重要的研究课题,它的研究跨越了图像处理,模式识别,计算机视觉和人工神经网络等等学科。随着计算机技术的快速发展与商业和军事等应用领域的需求,关于人脸识别技术的研究将会不断的深入和... 详细信息

人脸识别技术是当前模式识别和人工智能领域一个重要的研究课题,它的研究跨越了图像处理,模式识别,计算机视觉和人工神经网络等等学科。随着计算机技术的快速发展与商业和军事等应用领域的需求,关于人脸识别技术的研究将会不断的深入和完善,在未来将会应用到日常生产生活的各个方面。人脸特征提取是人脸识别中复杂且极具挑战性的环节,对人脸的识别率起着至关重要的作用。传统的人脸特征提取方法由于受到光照,姿态等复杂环境的干扰,识别率会产生一定的影响。在最近的研究发展中,提出了许多具有较强鲁棒性的人脸特征提取方法,但大部分都是从矩阵算法角度去改善特征提取的效果来提高识别率。本文研究的重点是利用多目视觉在感知阶段最大程度地获取人脸的信息,并通过构建一个Agent框架对多目视觉进行调度和控制来实现提取出比较好的人脸特征。本文做的工作主要有：（1）对传统的人脸特征提取方法进行深入地探讨,主要研究了基于ASM的特征提取方法,并对其经典算法进行实现,通过实验总结这种算法的优点和弊端。（2）提出了一种利用多目视觉解决因为角度和姿态等原因引起的人脸信息匮乏的方法,利用多个摄像机从不同的角度去感知人脸的环境,极大丰富了所得到的人脸信息,为下一步人脸特征提取奠定基础。（3）提出了一种基于Agent的多目视觉人脸特征提取框架。利用Agent的协作性和智能性对每个摄像头进行代理,每个Agent通过感知环境得到要代理的人脸姿态的参数,并对环境进行反应,通过一定的规则计算出人脸姿态参数,而多个Agent之间通过竞争机制去成为最优的人脸姿态目标,由最优的人脸姿态图像得到最终的人脸特征,从而满足整个Agent系统对人脸特征较好提取的要求。（4）用多目视觉系统采集多组人脸图片,利用ORL人脸库进行识别率对比试验表明本文方法能较好地从每组图片中提取出较好人脸姿态的图片,并从中提取人脸特征,解决了由于角度问题带来的误识别问题,由于Agent平台的并行性,在处理时间上也有很大的优势。

关键词：人脸特征提取 Agent理论 ASM算法多目视觉人脸姿态参数 Agent交互机制并行处理

近红外成像下的人脸特征提取和三维重建关键技术的研究

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近红外成像下的人脸特征提取和三维重建关键技术的研究

作者：林牧浙江大学

学位级别：硕士

近年来,通过计算机对人脸进行自动处理成为当前计算机视觉、模式识别、计算机图形学等领域的一个热点研究课题,在影视制作、视频会议、智能人机交互等方面有着广泛的应用前景。本文讨论基于近红外相机的人脸特征提取和三维重建系... 详细信息

近年来,通过计算机对人脸进行自动处理成为当前计算机视觉、模式识别、计算机图形学等领域的一个热点研究课题,在影视制作、视频会议、智能人机交互等方面有着广泛的应用前景。本文讨论基于近红外相机的人脸特征提取和三维重建系统的设计与实现问题。一般而言,人脸特征提取和三维重建系统应由以下几个模块组成:摄像机定标、特征检测提取、三维重建和三维显示。本文工作重点集中在两个方面,一方面研究特征检测提取模块关键技术,另一方面研究原型系统整体的架构与实现。论文首先阐述了国内外研究现状和存在的问题,并简要介绍了论文的主要思路和内容。然后在第二章中分别对人脸表情特征提取和三维重建两个领域现有的主流方法进行了详细综述。接着在第三章中介绍了整个系统的设计与实现,重点讨论了根据近红外相机人脸成像的特点,对人脸图像的特征提取效果进行改进的两个方法:基于mark点几何特征和基于极线几何约束的方法,并介绍了利用Intel公司的Open Computer Vision Library（OpenCV）函数库实现系统的过程。论文最后对实验的结果进行了分析,对影响实验结果的三个重要因素的取值进行了讨论,并给出了结论。

关键词：人脸特征提取三维重建近红外相机 OpenCV