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人脸检测以及脸部特征点定位方法的研究

人脸检测以及脸部特征点定位方法的研究

作者：刘水生北京邮电大学

学位级别：硕士

人脸检测和人脸特征点定位一直以来是模式识别领域的一个研究热点,人脸检测是要找出图像中人脸的大概区域,而人脸特征点定位则是要更精细的定位出人脸区域中的关键部位,以便对得到的人脸进行进一步的处理,如人脸识别等.而随着数字技术... 详细信息

人脸检测和人脸特征点定位一直以来是模式识别领域的一个研究热点,人脸检测是要找出图像中人脸的大概区域,而人脸特征点定位则是要更精细的定位出人脸区域中的关键部位,以便对得到的人脸进行进一步的处理,如人脸识别等.而随着数字技术的迅猛发展,从海量的数字资源中快速而又精确的定位人脸甚至识别也正变得越来越迫切,这也是本文所关心的. 本文首先讨论了快速有效的人脸检测技术,介绍了基于Adaboost和LBP的人脸检测算法,搭建了由三个不同角度分类器组成的多视角人脸检测系统,同时采用肤色信息过滤非人脸区域,减少误检率.然后介绍了特征点定位方法中的主动外观模型(Active Appearance Models, AAM),但出于精度和速度的双重考虑本文并没有采用这种算法,而是选用了折中的约束局部模型.然后详细描述了本文的基于随机森林和约束局部模型的人脸特征点定位方法,考虑到它对于初始化的依赖性比较高的特性,我们采用随机森林的输出来对约束局部模型进行初始化,让这两种算法之间实现优势互补,最终实现了一个速度达到实时同时定位结果又可靠的特征点定位系统.

关键词：人脸检测多视角肤色检测人脸特征点定位随机森林局部约束模型

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不同姿态人脸配准方法研究

不同姿态人脸配准方法研究

作者：翟倩茹大连海事大学

学位级别：硕士

目前大部分人脸识别算法主要针对正面或准正面人脸图像,而对于非正面人脸图像,人脸识别算法的性能急剧下降。因此姿态问题成为人脸识别研究中亟待解决的技术难点。为了解决人脸识别算法中的姿态问题,本文构建了一种新的多层次人脸配准算... 详细信息

目前大部分人脸识别算法主要针对正面或准正面人脸图像,而对于非正面人脸图像,人脸识别算法的性能急剧下降。因此姿态问题成为人脸识别研究中亟待解决的技术难点。为了解决人脸识别算法中的姿态问题,本文构建了一种新的多层次人脸配准算法,结合改进的人脸特征点定位方法,分别进行基于先验知识的粗配准和基于降秩的精配准,将不同姿态的人脸图像进行姿态校正,合成信息量更加完整的正面人脸图像。本文的主要工作包括以下几个方面： 1)构建了一种多层次人脸配准算法。该算法主要包括改进的基于局部约束模型的特征点定位算法,基于先验知识的人脸粗配准算法和基于降秩的人脸精配准算法。 2)改进的基于人脸局部约束模型的特征点定位算法。通过对人脸模型的研究,选取将形状和局部纹理相结合的局部约束模型进行人脸模型的构建。人脸特征点的准确定位是影响人脸配准算法性能的重要因素,本文利用反向组合算法与人脸局部约束模型相结合的方法进行人脸特征点定位。实验结果表明改进的特征点定位方法更准确,效率也更高。 3)人脸姿态估计和粗配准。待配准人脸图像序列姿态各不相同,首先利用定位得到的特征点进行人脸姿态估计,并选择出序列中最接近正面的图像作为粗配准的参考图像,然后利用多项式拟合的方法将图像序列校正到序列中参考图像姿态。实验结果表明利用本文粗配准算法矫正结果畸变较小。 4)基于降秩的人脸精配准方法。经过粗配准后的图像序列,图像序列之间的相关性更强。本文利用降秩的方法得到图像的变换矩阵和稀疏误差,并通过变换矩阵将图像序列变换到正面姿态下。实验结果表明本文提出的算法能够将不同姿态的人脸图像进行配准校正,明显提高人脸识别算法的识别率。

关键词：多层次图像配准不同姿态人脸局部约束模型降秩

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基于视觉的人脸信息检测与融合方法

基于视觉的人脸信息检测与融合方法

作者：郭林西安科技大学

学位级别：硕士

在愈发火热的计算机科学人工智能研究领域,人类面部的信息获取与分析作为实现人工智能的重要的生物特征,其特征信息的检测、分析和处理是实现电子设备人工智能化的前提和关键研究方向之一,具有相当大的应用与实践前景和市场开发潜力。... 详细信息

在愈发火热的计算机科学人工智能研究领域,人类面部的信息获取与分析作为实现人工智能的重要的生物特征,其特征信息的检测、分析和处理是实现电子设备人工智能化的前提和关键研究方向之一,具有相当大的应用与实践前景和市场开发潜力。本文主要研究对人脸部区域的检测、眼睛区域定位追踪与分析、面部表情特征分析,由此基础上,对面部信息进行检测、融合并应用。主要研究内容与工作如下:1、提出了一种基于轮廓圆眨眼识别算法,用于实时判断睁眼状态和闭眼状态。首先,采用AdaBoost方法训练得到分类器,检测出人类脸部图像,进而追踪眼部图像并实现瞳孔定位。而后,为了去除干扰的瞳孔区域像素,引入九宫格思想,得到了纯净的上眼睑区域像素集合。在此基础上,利用最小二乘法对上眼睑区域像素进行轮廓圆形拟合,得到上眼睑区域的轮廓圆。提取轮廓圆的圆心位置和半径参数特征向量,并以圆心位置准则判断出识别睁眼和闭眼状态。提出基于双眼双阈值的眨眼识别方法,减少了误检次数,多次正常眨眼和疲劳眨眼实验表明:轮廓圆眨眼识别算法能够精准识别眼部状态。2、本文采用局部约束模型(Constrained Local Model,CLM)的方法通过主动外观模型的方法从手动标定的人脸表情训练集中得到形状特征模型和纹理特征模型,对脸部特征点进行定位与提取,然后基于面部运动编码系统对人脸区域进行划分,从而形成脸部运动单元。在此基础上,利用支持向量机SVM对脸部特征向量进行分类,以此对人脸六种基本表情和中性表情进行分类识别,并且把眼部状态与表情识别进行融合,形成对人脸面部信息描述。本文提出的算法和方法在人员情绪检测和人工智能领域通过系统测试,试验表明轮廓圆算法能够实时检测眼部状态,局部约束模型和支持向量机方法的表情识别能够稳定识别人员表情变化,一定程度上实现了机器设备的智能化。

关键词：人脸检测 AdaBoost 眨眼检测局部约束模型支持向量机表情识别

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基于三维形变模型的人脸重建及其应用

基于三维形变模型的人脸重建及其应用

作者：曹玮剑上海交通大学

学位级别：硕士

一直以来,人脸都是计算机视觉和图形学的热门研究领域。随着智能手机的普及,用户对于人脸美化、人脸识别、人脸动画等人脸相关的任务需求量巨大,促使学术领域的更多研究员投入到人脸相关的工作。与此同时,社交网络上大量的人脸图片也为... 详细信息

一直以来,人脸都是计算机视觉和图形学的热门研究领域。随着智能手机的普及,用户对于人脸美化、人脸识别、人脸动画等人脸相关的任务需求量巨大,促使学术领域的更多研究员投入到人脸相关的工作。与此同时,社交网络上大量的人脸图片也为研究提供了便利。现有的一些关于人脸的研究,比如人脸识别、人脸配准等,仅依靠二维手段完成这些任务已经陷入了瓶颈,因为图像中人脸姿态及光照环境变化多端,需要依靠三维模型对光照、姿态等条件进行建模,来辅助提高人脸识别、人脸配准等工作的准确率。然而,从二维图片中重建三维模型是一个病态问题,为了解决这个病态问题,学者们引入了一些先验知识,三维形变模型是其中最常见的之一。三维形变模型是一种统计学模型,它是对真实的三维人脸模型的提炼与简化。本文提出了一种基于三维形变模型的快速、高效的三维人脸重建方法。与传统基于三维形变模型的合成分析法不同,我们的方法是配准点驱动的,我们建立了从稠密三维点到稀疏二维配准点的映射模型。但是仅仅依赖于配准点会产生过拟合的问题,因此,我们充分挖掘了配准点附近的纹理信息,用可判别的局部纹理特征指导模型参数的更新。实验表明,我们的算法非常的快速鲁棒。我们模型中的每一个变量都有其对应的物理意义,因此求解出这些参数,我们的算法还可以应用于人脸配准、人脸跟踪、人脸姿态估计、人脸动画等领域。

关键词：三维形变模型局部约束模型人脸重建人脸配准

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移动平台上的实时人脸特征点定位算法研究

移动平台上的实时人脸特征点定位算法研究

作者：谷胜中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

在图像处理,生物信息验证和增强现实等研究领域中,人脸特征点定位是一个基础性问题。经过数十年的研究,一些模型在鲁棒性和精确性这两个方面取得了不错的效果,但是这些模型的实时性不高,在像智能手机这样的移动平台上实时性的欠缺更加... 详细信息

在图像处理,生物信息验证和增强现实等研究领域中,人脸特征点定位是一个基础性问题。经过数十年的研究,一些模型在鲁棒性和精确性这两个方面取得了不错的效果,但是这些模型的实时性不高,在像智能手机这样的移动平台上实时性的欠缺更加明显。因为有体积和电池容量等方面的限制,智能手机并不能装备个人电脑那样的中央处理器,为了能在移动平台上面进行实时的人脸特征点检测,我们就需要研究一种更加快速的人脸特征点检测算法。本文的工作如下:1.在对包含人脸的图像使用CLM(Constrained Local Model)进行配准之前,本文首先结合了肤色检测和Adaboost人脸检测算法快速定位人脸,减少搜索人脸的时间。2.在训练CLM形状模型的实验中,经过平移,缩放,平移这些步骤,仍然会存在一些离群的形状,又因为PCA对异常数据很敏感,本文提出了一种局部密度检测算法来删除异常的形状。3.在CLM中,最耗时的部分是寻找全局最优解的迭代过程。经典CLM算法通常需要迭代20次以上才能有一个相对准确的结果。在对实时性有要求的应用中,这是不可接受的,本文提出Maximized Local Search方法代替这个迭代的部分,该方法具有良好的精度和实时性。4.本文使用JavaScript实现提出的方法,并使用了线程级别的并行优化,这样本文的算法就可以比较方便地在各种移动设备上运行。根据理论和实验分析,改进的局部约束模型能够提高特征点定位精度并且能够在移动设备上达到实时的性能。

关键词：人脸特征点定位人脸检测局部约束模型

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基于面部特征点分析的人脸表情识别研究

基于面部特征点分析的人脸表情识别研究

作者：石勇安徽大学

学位级别：硕士

表情是人内心情感最直接的体现,使机器能够识别表情、具备情绪感知功能已经成为人机交互领域一个重要的研究内容。近年来,基于视频的人脸表情识别由于具有非接触式、使用简单、成本低等优点,已经得到越来越多研究者的关注。现阶段,按照... 详细信息

表情是人内心情感最直接的体现,使机器能够识别表情、具备情绪感知功能已经成为人机交互领域一个重要的研究内容。近年来,基于视频的人脸表情识别由于具有非接触式、使用简单、成本低等优点,已经得到越来越多研究者的关注。现阶段,按照信息获取方式来划分,人脸表情识别的研究对象可分为静态图像与动态图像序列两大类。由于情绪的产生与消失是一个渐变的过程,因此,相比较静态图像,基于动态图像序列的特征参数能更好的反映每类表情之间的运动相关性。本文首先分析了不同情绪下基于动态图像序列的特征点位置所呈现的变化规律,并根据这一规律设计了一种基于主动形状模型(Active Shape Model,ASM)的人脸表情识别算法;在此基础上,考虑到被试者不自觉的面部偏转及光照环境不均衡等因素,本文在传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)方法的基础上结合ASM算法的优点,进一步研究了一种改进的尺度不变特征变换方法(Improved Scale Invariant Feature Transform,ISIFT)来进行人脸表情识别,以提高算法的鲁棒性。论文的主要研究内容包括:(1)对现有的情感识别研究方法进行了调研,介绍了两大类情感识别研究方法:非接触式方法和接触式方法。其中非接触式方法又分别阐述了基于视频的情感识别方法和基于语音的情感识别方法。而接触式方法则具体介绍了基于分析生理信号的情感识别方法。最后介绍了JAFFE和CK+两种通用的情感研究数据库。(2)设计了一种基于ASM的人脸表情识别算法,主要是提取动态情感序列中的表情特征来进行表情识别。首先详细介绍了ASM算法的理论基础,然后利用ASM方法定位人脸特征点,在人脸表情变化显著区域选取20个特征点,再从20个特征点的位置信息提取几何特征,以此来表明表情产生过程的关联性。最后将提取到的表情特征送入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进行分类识别。结果表明基于ASM的人脸表情识别方法具有良好的分类效果。(3)研究了一种基于ISIFT的人脸表情识别算法。首先通过Viola-Jones算法对人脸进行检测,在检测后的人脸区域利用局部约束模型(Constraint Local Model,CLM)算法进行特征点定位,从人脸表情变化显著区域中挑选42个特征点并提取SIFT特征。将提取到的表情特征需要用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)降维,最后将结果送入SVM中进行分类识别。在正面人脸数据库上,表情识别率达到了 98.59%。而且ISIFT算法能够应对人脸在一定角度范围内(0-10°)的偏转,在人脸偏转方向向左和向右时平均表情识别率分别为95.18%和94.34%,同时设计了四种不同的光照环境(无灯、左灯、右灯和两灯),其表情识别率分别为94.76%,95.59%,95.3 1%和95.36%,这说明ISIFT算法对不同的光照强度具有鲁棒性。(4)使用所研究的ISIFT人脸表情识别算法,设计并实现了一个基于视频的人脸表情识别系统,该系统主要分为离线模块和在线模块,离线模块能够从数据库中选取单帧图片判定情感状态,在线模块能够实时识别受试者的情感状态,两个模块均具有人脸检测、特征点定位和表情识别功能。

关键词：表情识别主动形状模型特征点定位局部约束模型尺度不变特征变换

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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

维普期刊数据库

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基于面部多特征的驾驶员疲劳状态检测

计算机与数字工程 2023年第3期51卷 721-726页

作者：陈立潮王冠男太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

鉴于传统的疲劳检测模型通过驾驶员单一疲劳特征检测具有局限性的问题,提出了一种新的驾驶员疲劳检测模型。首先使用改进的AdaBoost算法进行人脸检测,解决复杂光源和背景的影响,提高人脸检测效率。然后用LBF算法进行人眼检测,用三庭五... 详细信息

鉴于传统的疲劳检测模型通过驾驶员单一疲劳特征检测具有局限性的问题,提出了一种新的驾驶员疲劳检测模型。首先使用改进的AdaBoost算法进行人脸检测,解决复杂光源和背景的影响,提高人脸检测效率。然后用LBF算法进行人眼检测,用三庭五眼法进行嘴部检测,通过人眼高宽比和像素比检测人眼闭合程度,通过嘴部高宽比和圆形度检测嘴部打哈欠状态,再综合眼部疲劳特征计算闭眼时间,利用打哈欠频率计算嘴部疲劳。最后综合上述疲劳特征检测驾驶员疲劳状态。实验表明该方法可有效检测驾驶员疲劳状态,满足疲劳检测系统对实时性、鲁棒性的要求。

关键词：疲劳驾驶人脸检测局部约束模型 Adaboost

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一种复杂环境下鲁棒的精确人脸检测算法

电子设计工程 2017年第3期25卷 5-8,13页

作者：束平桑庆兵唐晓东江苏联合职业技术学院盐城生物工程分院江苏盐城224051 江南大学物联网学院江苏无锡214122 盐城机械工业职工中等专业学校江苏盐城224000

结合Viola-Jones人脸检测框架和CLM(Constrained Local Model)模型,建立了一种对光照和姿态变化鲁棒的人脸检测算法。该算法首先对不同状态下的训练集使用Ada Boost算法建立一组状态相关的强分类器和相应的CLM模型。然后通过采用多层级... 详细信息

结合Viola-Jones人脸检测框架和CLM(Constrained Local Model)模型,建立了一种对光照和姿态变化鲁棒的人脸检测算法。该算法首先对不同状态下的训练集使用Ada Boost算法建立一组状态相关的强分类器和相应的CLM模型。然后通过采用多层级联结构分类器对图像中存在的人脸进行检测并对检测到的人脸进行光照和姿态变化的分析。最后,选择合适的CLM模型对检测到的人脸进一步进行定位,从而得到精确的人脸位置信息。通过在CMU-PIE人脸数据库上进行实验,验证了该算法的有效性。

关键词：人脸检测局部约束模型 AdaBoost Haar特征级联结构