BJUT-3D三维人脸数据库及其处理技术

BJUT-3D是目前国际上最大的中国人的三维人脸数据库,其中包括经过预处理的1200名中国人的三维人脸数据,这一数据资源对于三维人脸识别与建模方面的研究有重要意义.首先介绍了BJUT-3D数据库的数据获取条件、数据形式,并针对数据库建立过程中数据预处理技术进行了讨论.最后作为数据库的直接应用,进行了多姿态人脸识别和人脸姿态估计算法的研究.实验结果证实,该算法具有良好的性能.

用于带边信息人脸数据的半监督维数约减算法

提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间的测地线距离,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息。在人脸数据库上的实验结果表明,本文所提出的算法对数据降维后用于分类时可取得比其他算法更高的准确率,且对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性。

基于3D人脸数据库的儿童面部发育评估

研究发现，患有遗传性疾病的人脸常伴有面部发育异常的问题，如患有威廉姆斯综合征（WS）和唐氏综合征（DS）的人脸。为此，对儿童面部发育的研究有助于遗传性疾病的早筛查与早诊断。基于目前国内还没有儿童3D人脸数据库的现状，通过3dMDface人脸采集系统，采集人脸5 600例，对原始数据进行预处理使人脸稠密对应，从而构建3D人脸数据库。利用人体测量学标定面部各器官的关键点，建立标准测量指标，建立儿童面部发育评估系统。其中，对浙江地区分别患有DS的人脸55例和患有WS的人脸30例的19项测量指标与正常人脸比较分析。结果发现，DS人脸两眼内宽分布在第90百分位以上的样本为76．3％，鼻长分布在第10百分位以下的样本为61．8％，耳长分布在第lO百分位以下的样本为87．2％，上面深分布在第10百分位以下的样本为89％，颅面变异指数为1．630～2．117，T检验分析为T=10．130，P=．000；WS人脸鼻宽与口裂宽分布在第75百分位以上的样本分别为50％和66．7％，而两耳屏间宽分布在第25百分位以下的样本为63．3％，颅面变异指数为1．714-2．365，T检验分析为T=12．213，P=．000。这表明，该两种特殊人脸与正常人脸差异具有明显的统计学意义。因此，利用该评估系统能正确反映患有遗传性疾病特殊人脸的显著性特征，基于3D人脸数据库建立的面部发育评估系统对儿童生长发育及面部异常的评价具有临床应用价值。

基于混合场景人脸数据集的学习投入度识别

学习投入度是影响教学的重要因素,其自动识别技术可以促进学生的自我调整和教师的教学改进。学习投入度自动识别的准确率主要受训练数据集的影响,在实践中常常因目标场景训练样本不足而难以训练出理想的识别模型。基于此,文章通过三组子实验,探讨了混合场景下的人脸数据集能否提高目标场景下学习投入度识别的准确率问题,结果发现:基于混合场景人脸数据集的学习投入度识别模型平均准确率高于其他两组基于非混合场景数据集的模型。此结论表明,在学习投入度识别任务中通过混合不同场景数据来扩大训练数据集,是解决当前目标场景下标注样本不足的有效策略。本研究对于开发精准的学习投入度识别模型有重要指导作用。

聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究

为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像;再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成;最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%;与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.

回应型理论下人脸数据运用法律规制研究

近年来人脸识别的合法使用逐渐成为社会热点。人脸识别技术门槛渐次降低同时具备较高使用价值,人脸数据的不可更改致使侵权影响不可逆,导致人脸识别在具体应用中的脱法倾向愈发明显。本文通过探究美国、欧盟和我国人脸识别的法律规制路径,提出借助回应理论构建合宜的人脸识别法律规制。具体而言,以人脸识别的技术与数据特性为基础,分别从行业自律、专门立法、行政监管和司法救济四个方面构建多维度、多主体的人脸识别法律规制机制,最终为我国数据保护制度安排提供新的可能。

基于人脸数据库的形变模型研究综述

形变模型是基于三维人脸原型库的人脸建模方法。因为该模型具有自动化、真实感好等优点,成为近年来人脸建模研究的热点。该文回顾了形变模型建立的过程,总结了近几年对于形变模型研究的新进展,并对形变模型发展进行了展望。

基于预筛动态人脸数据库的城市轨道交通人脸识别过闸系统性能优化方案

针对城市轨道交通人脸识别过闸系统存在的性能不足问题,提出了一种基于预筛动态人脸数据库的性能优化方案。该方案通过人脸数据预筛,建立预筛动态人脸数据库,从而缩短人脸识别过闸系统中人脸比对+搜索的耗时,进而实现系统性能优化的目标。经试验,此优化方案能使人脸识别过闸系统性能得到较大提升,具有较高的可行性。

政府人脸数据收集的法律规制

为了实现公共利益,政府使用人脸识别技术收集了大量人脸数据,然而数字政府下人脸数据的收集威胁公民隐私权、人身权和财产权,且权益救济困难,这要求对政府人脸数据收集进行法律规制。通过观察域外信息立法经验,我国可在政府收集人脸数据行为的目的、政府的数据安全保护义务和公民权益救济渠道几个方面进行法律规制。

带有特征信息卷积神经网络的人脸识别算法

图像分类中,卷积神经网络在人脸识别中取得了较大的进展。在卷积提取人脸图像特征信息操作时,当卷积核数目有限的情况下,可能提取到的特征值,如头发、纹理等,并不能很好的代表该人的主要特征,从而导致识别率降低,而增加卷积核数目又会导致识别时间增加。针对这一问题,提出了一种基于特征信息卷积神经网络的人脸识别方法。该方法在图像处理过程中,使用奇异值分解,选取前4个奇异值代表人脸的主要特征,快速滤除大部分无用的特征信息,形成新的图像特征模板库。利用卷积网络在提高网络感受野的同时不丢失特征图信息的优势,融合最具有代表性的特征信息,最大程度地捕捉图像信息。采用卷积神经网络模型和基于奇异值分解的特征融合的结构模型实现人脸识别,仿真实验结果表明,这种方法减少了算法的训练时间,提高了人脸识别的准确性。

高精度三维人脸图像数据库

3D人脸图像数据库广泛应用于计算机视觉、动画绘图设计、医学等很多领域。在法庭科学领域,采集三维人脸图像并建立数据库,可进行人像特征分类、统计人像特征的分布以及训练人像模型,这些分析是人像比对和识别的基础。与传统的二维数据库相比,三维(3D)人脸图像库能够提供更多信息,例如,三维人脸图像的空间结构和形状包含多视角轮廓。3D人脸图像采集方法包含多视角几何信息的方法、结构光的方法和3D扫描仪的方法,这些方法有不同的采集设备和环境。国内外已经建立了几个有代表性的3D人脸图像数据库,例如MPI实验室的MPI和BJUT的BJUT-3D,但这些库在分辨率和精度方面尚有不足。本文首先回顾了MPI、BJUT-3D数据库和它们的采集环境,然后对建立中国人的高精度3D人脸图像数据库进行探索研究。用彩色手持三维扫描仪(Artec Spider)采集了1100个3D人脸图像,这些图像包含彩色纹理和深度信息(几何形状和点云),每个人脸图像的几何形状的采样点数目超过2000万,三角面片数目超过4000万。与BJUT-3D人脸数据库在人脸形状、分辨率和纹理等方面的比较结果显示,本研究采集的人脸图像有更高的精度,在嘴巴、鼻子、眼睛等方面比其他数据库中的人脸图像显示了更多的细节。建立的数据库将会支持在3D人像识别和算法评估方面的进一步工作。

基于改进标记分布学习的人脸年龄估计

人脸年龄特征的变化是有序且缓慢的,同一个体相近年龄的脸部年龄特征是相似的。基于标记分布学习的年龄估计就是利用这个特点而设计的一种方法,实现了从年龄单目标预测到年龄标记分布向量预测的学习任务的转变,这一定程度上解决了人脸年龄估计中数据不全面的问题。但现有的基于最大熵回归模型的标记分布学习存在不能构建统一的标记分布预测模型和计算复杂时间长等问题,另一种基于神经网络的算法容易发生过拟合且神经网络的结构不容易被理解。为解决这些问题,提出基于核偏最小二乘回归模型的标记分布学习来解决人脸年龄估计问题。核偏最小二乘回归模型对数据分布没有前提假定,并且可以解决非线性问题。在FG-NET和MORPHⅡ数据集的实验结果表明,相较于其他对比方法,此法有更小的年龄估计误差同时提高了计算效率。

三维人脸衰老数据库的生成

采用改进的形变模型方法将真实人脸衰老图像重建成三维人脸,进而生成三维人脸衰老数据库,并根据性别和年龄形成三维衰老人脸性别子库和衰老子库.结果表明,此方法可有效地为三维人脸衰老化研究提供三维衰老人脸数据.

有遮挡人脸识别进展综述

人脸识别技术水平不断提升,在身份认证、人机交互等应用上得到了较为理想的识别率,市场规模不断增长。然而真实场景下的遮挡问题并没有被彻底解决,如何抑制或消除遮挡对人脸关键性特征的负面影响是当前人脸识别领域的热点之一。针对遮挡导致的人脸结构信息缺失问题,对有遮挡人脸识别数据集和有遮挡人脸识别方法进行综述,首先介绍分析了一些重要的新型有遮挡人脸识别数据集;其次,归纳分析了用于解决遮挡问题的传统方法和深度学习方法,重点介绍了基于深度学习的特征鲁棒性提取方法和遮挡部位信息恢复方法;最后,总结分析了相关方法的优缺点,指出有遮挡人脸识别研究存在的问题和挑战,对未来研究方向进行了展望。

CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基本评测介绍

人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础 ,具有重要的意义 介绍了自行创建并已经部分共享的CAS PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基准测试结果 CAS PEAL人脸图像数据库中包含了 10 4 0名中国人共 994 5 0幅头肩部图像 所有图像在专门的采集环境中采集 ,涵盖了姿态、表情、饰物和光照 4种主要变化条件 ,部分人脸图像具有背景、距离和时间跨度的变化 目前该人脸图像数据库的标准训练、测试子库已经公开发布 与其他已经公开发布的人脸图像数据库相比 ,CAS PEAL人脸图像数据库在人数、图像变化条件等方面具有综合优势 ,将对人脸识别算法的研究、评测产生积极的影响 同时 ,作为以东方人为主的人脸图像数据库 ,CAS PEAL人脸图像数据库也使人脸识别算法在不同人种之间的比较成为可能 ,利于人脸识别算法在国内的实用化 还给出了两种基准人脸识别算法 (Eigenface和Correlation)和两个著名商业系统在该人脸图像数据库上的测试结果 。

BHU人脸表情数据库的设计与实现

提供了一个较为全面的人脸表情数据库,它包含3类人脸表情:单一表情、混合表情和复杂表情.本数据库具有在其它人脸数据库中未曾出现的情感表情,对世界人脸表情数据库进行了有益的补充.对数据库单一表情的部分样本进行了问卷调查,给出了对每个样本的评价,并通过统计分析给出了对数据库中单一表情可识别性的评价.通过对9种单一表情的识别实验,说明了多类表情识别的可行性.本表情数据库对人脸表情识别和人机交互领域的研究具有积极的促进作用.

人脸表情视频数据库的设计与实现

人脸表情分析与合成是近年来人机交互领域的研究热点。由于不同研究小组使用的数据集各异,不同方法的效果和适用性缺乏统一的测试基础。为此,该文研究了人脸表情分析与合成的问题空间,建立了一个大型人脸表情视频数据库,并制定了一套人脸表情视频数据库技术规范。该数据库采集时采用正面充分光照,从3个不同的视角记录图像数据,内容包括了70个人的1000段脸部表情视频,涵盖了常见的8类情感类表情和中文语音发音的说话类表情,提供了一个中文语音动态视位系统,并对表情序列采用了FACS(脸部动作编码系统)评价。该数据库是我国目前人脸表情研究较全面的基础资源库,可以作为人脸识别、人脸表情识别与合成算法的一个标准测试平台。该文介绍了建立人脸表情视频数据库的一系列关键技术,并给出了该数据库的技术标准。

人脸识别数据保护困境及其法律应对

当前人脸识别技术商业化应用领域不断扩张发展,公民个人人脸识别数据被商业公司广泛收集和使用。人脸识别数据既涵盖了“人脸”的人格利益,又体现了“数据”的财产价值,是一种特殊的个人敏感数据,亟须法律的特殊保护。因此,应当针对人脸识别数据处理过程中所存在的隐私泄露、责任不明、数据滥用等现实问题,从个人权利、企业责任、政府监管等三个角度来完善法律保护体系,以保障人脸识别数据的安全与合理利用。

基于自然状态背景人脸图像数据库的建立

为了解决人脸识别算法设计与测试中图像样本背景单一,难以测试算法在自然环境中的识别效率这一问题,采用了分类实践的方法,建立了基于自然状态背景的人脸图像数据库;同时,设计了图像采集系统,实现了多种状态采集模式,使图像数据库状态丰富.该图像数据库建立了多种状态子库,包括姿态子库、光照子库、表情子库、佩戴饰物子库、时间跨度子库,同时还包括了夜间模式下的人脸图像.研究结果表明:该数据库对于设计高效算法,测试算法在不同状态下的鲁棒性具有很大的价值.该成果对于人脸识别算法的研究和开发具有一定的应用和参考意义.

基于卷积神经网络的遮挡人脸检测

针对传统人脸检测方法难以检测遮挡人脸,而现今遮挡人脸检测方法又忽略正常无遮挡人脸的检测问题,构建一个新的卷积神经网络AVGNet和一个包含33 w张图像的多元数据集DYFace,用于兼容无遮挡人脸检测的遮挡人脸检测识别.AVGNet改进了AlexNet网络大卷积核和VGGNet网络多参数的缺点;多元数据集DYFace包括口罩遮挡人脸、墨镜遮挡人脸和正常无遮挡人脸.实验结果表明,使用DYFace训练AVGNet,然后运用AVGNet检测人脸,不仅能检测受口罩和墨镜遮挡的人脸,而且不丧失正常无遮挡人脸的检测能力,能在实验集上达到78.0%的正确检测率,分别比传统的AdaBoost和Seetaface高52.0%和32.0%.