基于曲率和积分投影的人脸特征检测

针对以往基于图像的人脸特征检测对光照敏感的缺陷,提出了一种基于3D数据的人脸特征检测算法.首先对人脸3D数据计算其主曲率,设定阈值进行人脸特征的初步分割得到二值化的分割图,然后在二值化图上进行水平和垂直积分投影进一步确定人脸特征的位置,最后利用人脸特征的先验拓扑知识对检测到的人脸特征进行验证.实验结果表明,该算法能够有效地提取人脸特征点,具有一定的鲁棒性.

一种用于人脸识别的三维人脸模型重建方法

针对以往三维人脸模型重建算法实用性差、算法复杂度高、需要通用人脸模型和对噪声敏感等缺陷,提出了一种计算量小、无需通用人脸模型的三维人脸模型的重建算法。该算法在人工辅助确定特征点的基础上,利用能量函数最小的约束关系实现深度图的初步融合,然后运用改进ICP算法获得隐式的三维人脸模型。通过对获得模型的变换和投影,可产生不同姿态的二维人脸图像。实验结果表明,融合平均误差仅为1.32毫米,效果逼真。和其它算法相比,它还具有存储资源消耗少、算法稳定性高等优点。

基于肤色及深度信息的人脸轮廓提取

提出并实现了一种新的提取人脸封闭轮廓的方法.首先通过三目立体视觉系统获得彩色图和深度图,然后利用彩色图的肤色信息和深度图的深度信息而惟一确定的面部区域,最后再通过对面部肤色区域轮廓提取并结合活动轮廓模型(Snake)提取下巴,从而完成整个人脸轮廓的提取.该算法能够较好地提取人脸的轮廓线,克服了下巴边界难以从颈部区域提出的困难,定位精度高,边缘连续性好,满足了人脸轮廓特征提取的要求.