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标定三维人脸模型特征点对人脸识别、人脸建模等都具有重要作用。针对人脸特征点标定需要手工干预、标定特征点个数少或不准确、标定时间长等问题,提出了一种基于投影与深度学习网络的人脸三维模型特征点标定法。基于正交投影,生成人脸三维模型二维深度图与二维特征点位置,采用以卷积神经网络为主的深度学习网络模型训练测试,将深度图上特征点映射到三维人脸模型,实现眉毛、眼睛、鼻尖、嘴巴等重要区域的特征点定位。实验表明,该方法可自动标定三维人脸模型特征点,快速、准确预测足够数量特征点位置。 相似文献
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介绍了一种简单、快速的实时视频人脸对象跟踪算法．在使用肤色检测算法进行人脸区域定位的基础上,采用差分运动估计,确定最大的搜索区域,在此区域使用两个正交的边缘梯度跟踪模型和内部肤色像素统计直方图跟踪模型跟踪人脸．本算法较好地解决了跟踪的连续性、实时性和精确度间的矛盾．实验结果表明本算法能够对人脸进行实时跟踪,具有一定实际应用价值． 相似文献
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对重合区域较少的两组不同角度获取的三维人脸点云数据,直接寻找对应点进行点云拼合的难度很大。为解决这一问题,提出一种基于EGI和标准人脸模板全自动点云数配准拼合算法。针对待配准的三维人脸点云以及标准人脸点云模型,首先通过局部最小二乘曲面拟合,估计每个点的法向和曲率,其次计算点云的扩展高斯图(EGI),然后利用EGI上对应的特征点计算欧拉角,分别使待配准三维人脸点云旋转至与人脸模型大致相同的位置,完成粗配准,并把粗配准结果作为新的初始位置。采用最近点迭代算法(ICP)分别对三维人脸点云与标准人脸模型进行精确配准,从而实现两组三维人脸点云的拼接。 相似文献
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研究了一种基于正面人脸照片的真实感三维人脸自动重建方法,并运用计算机视觉图OpenCV和图形开发库OpenGL,在VC++6.0环境下开发了三维人脸自动建模系统。该系统对输入的人脸照片首先进行人脸检测,在检测到的区域进行人脸关键特征提取,并根据检测到的特征点的几何信息对CANDIDE-3模型进行整体和局部调整,得到个性化的三维几何人脸,最后从人脸图像上获取面部纹理信息并得到真实感的三维人脸。 相似文献
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三维建模是计算机图形学和计算机视觉领域的基本问题。人脸具有共性强及个性鲜明的特点,成为众多三维建模算法的实验平台。但由于人脸的多样性、复杂性,建立真实感强的目标三维人脸模型在学术研究和实际应用方面都具有重要意义。在文献梳理的基础上,阐述了真实感三维人脸建模理论和实践相关研究成果,总结了目前三维人脸重建的研究方法,分析了各种三维人脸重建方法的优缺点,提出了有待进一步研究的问题,展望了未来的发展趋势。 相似文献
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点云模型区域分割是其数字处理的基础工作。在分析用户交互式边界顶点选取方法基础上,提出一种基于自动生成边界曲线的分割算法。根据点法式方程求解边界点的剖切平面,据此将点云模型分为两部分。实验表明,与适当的用户界面配合,算法可有效实现点云模型的特征区域交互式分割操作,为点云模型参数化及模型编辑等提供支持。 相似文献
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介绍了AAM基本理论,提出基于AAM＋PCA＋SVM的人脸表情识别方法.首先获取人脸样本的纹理模型和形状模型,然后利用主成分分析（PCA）建立AAM模型,将该统计模型的AAM应用到人脸特征点定位,对人脸表情进行特征提取,将PCA训练用于识别的支持向量机过程中,并进行分类.实验表明该方法降低了算法的时间复杂度,定位准确率高,同时不影响人脸表情的识别率. 相似文献
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为了改进OF-ASM对人脸特征定位的不足,提高其鲁棒性及计算速度,对OF-ASM人脸特征定位方法进行改进:使用不可约的笛卡尔的微分不变量取代OF-ASM的局部纹理描述符;使用多值神经元(MVN)取代KNN分类器;所有标记点使用二维轮廓进行取样构建强度模型.实验结果表明,改进的OF-ASM显著提高了特征定位精确度和计算速度,而且具有对平移、旋转的刚体变换不变性. 相似文献
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陈瑞瑞 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(4)
针对传统的图像分类算法忽略图像多个对象之间的关系,同时存在人类感知高层语义信息和底层图像特征表达之间的障碍等不足,引入了基于深度卷积神经网络的人脸图像识别算法.该算法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络分别从内部结构和网络框架上进行优化和改进,通过增加网络结构深度和优化训练模型提取出图像高层语义特征,继而提高图像分类的精确度.实验表明,改进后的深度卷积神经网络分类算法具有良好的有效性和鲁棒性. 相似文献
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本文提出了一种改进的基于Ada—Boost的人脸检测算法,该算法在第一阶段使用基于A—da—Boost算法的分级分类器检测人脸,由于受到噪声与亮度的影响,一些非人脸区域可能被误判别为人脸,因此在YCbCr空间中采用肤色模型,去除非人脸区域．在第三阶段,采用SVM更精确的提取人脸区域．实验结果表明,改进的算法在实时性与误检率方面都优于Ada—Boost算法． 相似文献
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针对眼睛检测在多姿态人脸中稳定性较好的特点,提出了一种基于肤色检测与AdaBoost人眼检测的多姿态人脸检测算法。首先,利用肤色模型快速排除大部分非肤色区域,然后在肤色区域使用单眼分类器检测眼睛,接着对检测到的单眼矩形进行配对以及角度矫正,最后进入双眼分类器作进一步验证,验证通过则利用统计数据实现人脸定位。实验表明,该方法具有较高的检测率,对于多姿态人脸的检测具有较好的鲁棒性。 相似文献
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采用对三维网格的曲率估计,由用户交互提供分割的指示标记,完成人脸模型网格曲面分割。分割结果更符合对人脸模型的器官分割要求,实验证明分割过程快速,方法简单、容易实现,且取得较好的结果。 相似文献
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刘静 《渭南师范学院学报》2012,(12):77-79
对于人脸图像的规范化处理是人脸识别过程中的重要步骤.采用基于投影和几何变换的人脸图像规范化方法,对人脸图像水平垂直投影算法和几何变换算法进行了分析,并在ORL人脸库上进行实验.实验结果表明,该算法对人脸图像处理效果明显,适用于对人脸图像的规范化. 相似文献
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传统的分水岭算法应用于脑肿瘤CT图像时容易产生过分割现象,为了避免该现象,提出一种改进的分水岭图像分割算法。该方法主要包含形态学重构以及标记控制思想,首先对原始梯度图像进行形态学重建,相当于滤波处理,然后对原图设定灰度阈值并进行形态学处理标记出肿瘤部分,接着用分水岭变换标记背景部分,最后根据两个标记部分对调整后的梯度图像进行强制最小和分水岭变换得到分割线。实验结果表明,该算法能够准确地区别肿瘤部分与背景,并用封闭的分割线包围脑肿瘤区域,从而避免了对不感兴趣区域的误分割,有较好的针对性。 相似文献