脸部特征点定位方法综述

人脸识别技术极大推动了图像处理、模式识别、计算机视觉等诸多学科的发展。人脸部特征点的定位是人脸识别中的关键步骤,定位准确与否直接关系到后续应用的可靠性。系统综述了特征点定位六大类方法,分为基于灰度信息、先验规则、几何形状、统计模型、小波和3D方法,并给出了对各方法的性能评价以及对未来的展望。

基于人工情感的脸部表情识别的研究

脸部特征的提取和各种特征所代表的表情状态是识别是脸部表情识别过程中的重要步骤。该文研究了脸部表情识别方面的一些进展,概括论述了面部表情识别的主要研究内容,以及图像预处理,特征提取,图像识别和表情识别的主要算法和方法。研究表明,在正面人脸和无背景时识别效果较好;在复杂背景下,或人脸被部分遮挡或角度偏转角度较大时,识别效果不好,它的识别效果离实用还有较大的距离,还需要进一步研究。

人物脸部图片的修改与实现

包括人脸表情修改在内的人体生物特征的操作技术,涉及的脸部图像处理是图像处理学科的技术难点。研究了影响人脸识别技术实用化的一些因素,提出了开发人脸识别与修改技术的方法,开发出一个人脸图像处理系统,主要用于图片中人脸部位的变换与修改,为今后开发性能优良的人脸识别与修改系统奠定基础。

一种基于多尺度LBPH特征的快速人脸识别算法

人脸探测和相似度比较的相关算法经过十几年的发展,目前已经进入实用的阶段。在目前先进研究成果的基础上,侧重考虑处理速度和识别性能的均衡性,实现实时的人脸识别系统。首先基于Haar特征快速提取人脸轮廓,然后基于形变组件模型训练、提取脸部关键部位的landmark,并根据landmark采用多尺度LBPH(Local Binary Patterns Histogram)表示人脸特征,采用距离尺度学习算法训练尺度模型并进行人脸识别。系统人脸识别时间接近实时,识别性能接近实用水平。

基于人眼识别的人脸朝向识别方法

辨别人脸的朝向是当今服务类机器人所面临的难题之一。将人眼识别技术用于人脸的朝向识别,以解决图像对称带来的的干扰,实验结果表明该方法具有显著的效果。实验使用MATLAB软件设计了脸部提取以及人眼识别的相关算法,通过对人脸的5个朝向的学习,实现对输入的任意图像,以较高的准确率判别人脸的朝向。

基于改进型嵌入式隐马尔可夫模型的表情识别方法

提出一种基于改进型嵌入式隐马尔可夫模型的表情识别方法.首先通过视频人脸跟踪检验获取关键帧的感兴趣区域.然后利用二维离散余弦变换将人脸图像观测块转化为观测向量.最后实现嵌入式隐马尔可夫进行模型训练与表情识别.实验表明,采用嵌入式隐马尔可夫模型可有效识别表情,改进和优化后的设计方案识别效果良好.