基于小波分解的人脸标准化算法

在对传统积分投影法实现人脸标准化算法及其特点进行分析的基础上,针对其速度较慢的缺陷,利用小波变换的多分辨分析特性,提出了基于小波分解和积分投影的人脸标准化算法.采用ORL人脸数据库进行仿真实验.结果表明:该算法在保持原来积分投影算法优点的同时,标准化速度可以提高将近4倍,具有一定的实用价值.

基于旋转变换的多角度单人脸标准化算法研究

提出了一种用于实现多角度单人脸标准化算法——旋转变换。介绍了旋转变换算法的原理及其推导过程,为多角度单人脸分析中设计标准化插值方法提供了理论依据。

基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构

现有人脸纹理重建方法对于人脸的皱纹、胡须、瞳孔颜色等重建效果往往不够细致.为了解决此问题,文中提出基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构.首先对 2D 人脸图像标准化,使用光照信息和对称纹理重构人脸自遮挡区域的纹理.然后依据 2D-3D点对应关系从标准化的 2D 人脸图像获取相应的3D人脸纹理,结合人脸形状重构和纹理信息,得到最终的 3D人脸重构结果.实验表明文中方法有效保留原始2D图像的纹理和光照信息,重构的人脸更自然,具有更丰富的人脸细节.

基于旋转变换的多角度单人脸标准化算法新探

提出一种基于旋转变换的多角度单人脸标准化算法．首先计算出人脸的平面旋转角度，然后利用双线性插值的思想，推导出一种便于编程、速度快的插值方法进行旋转变换。将其矫正为正面端正人脸。

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.

用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化,作为人脸图像预处理过程,是计算机人脸识别中很重要的一个环节. 论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法. 该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界;接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置;然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放;最后获得人脸的标准图像. 采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,更利于后续的特征提取与识别,解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题,是一种有效的方法.

人脸的层次化描述模型及识别研究

人脸自动识别是一个困难但有重要意义的工作．文中提出了一种基于人脸层次化描述的识别方法．该方法首先对人脸进行快速准确的特征定位及标准化，然后采用主元分析神经网络分别对定位的人脸及其特征区域进行最佳特征提取，从而得到人脸在低分辨率和较高分辨率上的两层特征描述用以识别，具有识别率高、特征数据量适中、可用于大量人像识别等特点．此方法在１３００ 幅人像上进行了测试，结果表明其在人脸转动、表情变化或人脸未经训练等情况下仍可以很好地识别．

基于特征脸和LDA的人脸识别

简述人脸图像的标准化过程,特征脸,LDA算法的原理及实现过程。用特征脸和LDA相结合的方法进行人脸识别,先用特征脸获取最佳描述特征,然后用LDA获取最佳分类特征,并验证了方案的可行性。实验表明:该识别方法识别效果较好,能够适应表情、光照的变换。

证件照片的一种混合人脸识别方法

在仔细分析证件照片中人脸特点的基础上，提出了一种把人脸的几何特征矢量匹配和人脸的分块加权匹配相结合的思想。该方法针对一般人脸识别方法不能有效消除人脸表情影响的特点，首先对人脸进行快速准确的眼睛定位、图像摆正以及标准化处理，然后一方面抽取能够避免人脸表情影响的几何特征向量，另一方面对标准人脸进行分块加权匹配，最后进行综合识别。对JAFFE人脸库的试验结果表明，该方法识别准确率高，能够有效地消除人脸表情在识别中的影响，结果令人满意。

人脸识别中面部图像处理算法研究

在人脸图像定位的前提上,利用灰度信息实现了人脸面部主要器官如眼睛、鼻子和嘴巴的定位。采用双三次插值法对图像进行旋转和缩放。另外,采用直方图增强的方法对图像灰度值进行归一化处理。

人脸自动识别的实验室模拟研究

人脸图象自动识别系统包括人脸图象的检测与定位、人脸图象的提取与识别 ,本文对这两部分实现的方法做了较为详细的阐述。