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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对基于局部纹理特征的人脸表情识别算法不能有效表达不同表情状态下人脸运动单元差异性的问题,提出一种改进的稀疏表示人脸表情识别算法,将人脸纹理特征与全局位置特征用稀疏表示模型相结合,得到人脸表情的稀疏系数矩阵,并作为支持向量机表情识别的输入。人脸表情库BU_3DFE实验结果表明,该算法提高了表情识别的准确率。  相似文献   

2.
针对视频监控中被部分遮掩脸部图像的还原不准问题,提出了特征点配准形变的三维人脸表情合成算法.将目标人脸图像灰度化后建立三角人脸网络,提取人脸未遮掩部分特征点,与通用模型特征点配准,形变而合成新的网络人脸模型.从正面及侧面分别进行表情纹理映射,根据光照参数、老化参数合成三维正面及侧面人脸表情纹理图像.实验证明,提出的算法相对于同类合成算法,时间复杂度较低,精确度较高,鲁棒性较强,且随特征点被遮掩程度的增大,其优势更明显.  相似文献   

3.
由于AAM(即主动外观模型)算法突出了纹理特征而使该模型本身具有较强的抗干扰性,可更全面和更有效地描述目标物体,因而能够获得更好的图像分割和目标提取效果,有利于后续的图像分析和测量.基于主动外观模型的图像分割方法,用于有效地组合物体的外观信息和轮廓信息,以获得较好的图像分割效果.通过实验进行主动外观模型的构建、训练并进行图像分割验证.实验结果表明,AAM算法有一定的准确度优势.但与传统的分割算法相比,随着分割效果的改善,其计算量也要大于一般的主动轮廓模型.  相似文献   

4.
针对传统ASM算法的初始模型不准确会导致特征点提取失败,初始模型不仅复杂,而且不能适应多姿态人脸的特征点定位及收敛速度慢的缺点,提出了引入仿射变换不变性初始化原则(ATIIA)来建立初始模型.该模型使ASM算法不仅能快速、准确地提取人脸特征点,而且还能适应多姿态的人脸图像特征点的提取.  相似文献   

5.
人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等技术共同构成了人脸识别系统,被应用于多个领域的监控、安防措施当中,但由于技术局限,存在一定的缺陷与不足,需要不断补充.就基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法展开研究,主要介绍了基于非重叠分块的加权稀疏表示算法、基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法、基于图像重构和哈希的人脸识别算法,并进一步对目前人脸识别系统在安防监控中的应用现状与前景进行了分析.  相似文献   

6.
针对人脸识别中人脸图像的特征提取问题,提出了一种将全局特征与局部特征相融合的人脸识别方法.全局特征的提取采用主成分分析算法.主动外观模型定位58个特征点,在其中17个特征点处进行Gabor小波变换则可提取局部特征.归一化的全局匹配度(局部匹配度)可由测试图像和训练图像的全局特征(局部特征)得到.对归一化的全局匹配度和局部匹配度进行融合后,融合匹配度最大的训练图像所属的类即为识别结果.实验利用2个人脸图像数据库(AR和SJTU-IP-PR)测试该方法的识别率,结果表明该方法要优于PCA和EBGM,并且在一定的表情、光照和姿态变化的条件下是有效、稳健的.  相似文献   

7.
针对传统超分辨率重建方法计算复杂度高、重建效果差等问题,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重建模型。该模型利用稀疏表示方法,结合自回归原理将原始图像表示为若干个图像块的线性组合,并根据图像边缘特征将图像块进行划分,以提高算法效率,最后结合分治思想、变量分离技术以及增广拉格朗日方法对模型进行求解。实验结果表明,与传统插值算法相比,该算法对图像重建效果更好。  相似文献   

8.
稀疏表示分类方法在图像遮蔽、弱光等情况下具有良好的应用及识别效果,但在测试样本少的环境下仍具有一定局限.将稀疏表示分类算法联合概率协同表示分类算法,以稀疏表示系数增强概率系统表示分类算法的表示系数,采用FERET、Multi-PIE与FRGC人脸数据库进行实验测试.结果显示,稀疏增强概率协同表示分类算法能够显著提升人脸...  相似文献   

9.
为了弥补传统MPCA(Modular Pfindpl Component Analysis)方法在人脸识别中忽略子图像之间差异的缺陷,本文提出了一种基于独立特征提取的MPCA方法(Modular PCA Basedon Independent Feature,IFMPCA).首先选取人脸训练样本中具有相似光照、表情和姿态的图像进行分块,然后将训练样本的子图像和测试样本的子图像进行最优投影,得到子特征矩阵.最后,求得样本间的距离,利用最小距离分类器进行样本的分类.在Yale人脸数据库上的实验结果表明:IFMPCA算法在人脸正确识别率方面优于传统PCA算法.  相似文献   

10.
正面小角度偏转下的ASM人脸特征定位方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
在前人的基础上提出一个基于主动形状模型(ASM)的改进方法。由于传统的ASM方法很难在每个特征点上都得到比较准确的结果.并且.传统的ASM方法的匹配结果受初值的影响非常大。针对传统的ASM方法的缺陷与不足。特别是对光照及姿态变化不够鲁棒,为了使ASM对姿态变化更加鲁棒,从而实现正面小角度偏转的人脸特征定位,提出了几点改进的方法:有选择性地对光照敏感的标记点(眉毛、眼睛、鼻子)使用2D轮廓;使用堆叠二个ASM系列模型进行搜索,改善初始位置设置不当造成的搜索失败;对眼睛部分单独扩展了标记点,从而使眼睛的特征定位更加鲁棒:在搜索时使用人脸检测算子自动定位人脸及眼睛位置,使人脸左右小角度偏转时特征定位更加鲁棒。实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高。  相似文献   

11.
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   

12.
基于低秩近似方法进行图像去噪逐渐成为图像处理领域研究的热点。将图像块分解成一个低秩矩阵和噪声矩阵,利用矩阵的秩来约束图像块的相似性,且现有的非局部稀疏表示算法利用图像块的自相似性进行去噪。鉴于此,提出低秩近似与非局部稀疏的图像去噪模型。该算法加强了图像分解的全局稀疏性约束,更好地保留了图像的细节和边缘信息。  相似文献   

13.
提出一种基于HOG特征结合稀疏外观模型(HOG-SPAM)的目标跟踪算法。提取目标模版和候选目标的HOG特征,HOG特征对图像的几何形变、光照以及阴影变化具有较强的鲁棒性;使用提取的HOG特征构建目标的稀疏外观模型,稀疏外观模型对目标外观变化具有鲁棒性,采用对齐汇聚方法度量候选目标与目标之间的相似性。在多个基准图像序列中,与已有流行方法相比,HOG-SPAM算法在目标外观变化和光照变化情况下有较好的鲁棒性,同时在复杂背景情况下也具有一定鲁棒性。  相似文献   

14.
本文对传统的基于主动形状模型(ASM)进行人脸面部特征定位的方法进行了一系列的改进,第一我们在人脸检测的结果的基础上定位一些显著的特征点,利用这些特征点来进行模型的初始化,并在后续的搜索中进行位置的约束,以提高特征定位的精确性。根据已定位的显著特征点的位置,我们在对局部搜索结果重构之前对其位置进行了局部调整,这样就防止了搜索的结果偏离已定位的特征点情况的发生。第二,我们在局部灰度模型中加入了边缘约束,使边缘信息较强的点有更大的可能成为最佳候选点。  相似文献   

15.
基于2DPCA和改进的LDA算法的人脸识别技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高人脸识别的准确率,缩短图像特征提取的时间,提出了一种将二维主成分分析(简称2DPCA)与改进的线性鉴别分析(简称LDA)相结合的人脸识别方法。该法首先以图像矩阵为分析对象,直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。以进行特征提取和2DPCA分析;再采用改进的线性鉴别分析。得到最佳的分类特征,从理论上有效解决了传统的线性鉴别分析在人脸识别中存在的“边缘类”问题:最后.在ORL人脸库上检验了该识别方法的性能。实验结果表明,该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。  相似文献   

16.
本文对传统的基于主动形状模型(ASM)进行人脸面部特征定位的方法进行了一系列的改进,第一我们在人脸检测的结果的基础上定位一些显著的特征点,利用这些特征点来进行模型的初始化,并在后续的搜索中进行位置的约束,以提高特征定位的精确性。根据已定位的显著特征点的位置,我们在对局部搜索结果重构之前对其位置进行了局部调整,这样就防止了搜索的结果偏离已定位的特征点情况的发生。第二,我们在局部灰度模型中加入了边缘约束,使边缘信息较强的点有更大的可能成为最佳候选点。  相似文献   

17.
基于DiagPCA(对角主成分分析)及平均脸的方法对二维主成分分析(2DPCA)方法进行了改进,既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化,减少了同类人脸之间的特征差异,又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来,并利用ORL人脸数据库进行实验。结果显示,该方法可提高人脸识别率,且降低了特征提取的时间。  相似文献   

18.
对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能.  相似文献   

19.
本文将稀疏重构与流形学习算法两算法结合运用于图像降噪方面,提出了基于拉普拉斯图谱嵌入的稀疏编码。该方法利用拉普拉斯图谱的局部相关性,通过对权重矩阵的改进,增强数据间的关系表示,同时又通过稀疏理论进一步优化代表低维数据点的稀疏系数进行数据压缩,从而进一步提高图像降噪效果。  相似文献   

20.
由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对含有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。  相似文献   

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