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- 动态图像序列中的人脸识别
- 作者： 范伟 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2005 文献类型 ：学位论文 关键词： 动态序列图像 人脸识别 Gabor特征 线性判别分析 流形学习 贝叶斯推理模型
- 描述：人脸识别作为一个跨学科的新兴研究领域，解决的问题可简单描述为：基于预先存储的模板数据库，对给定某场景的静态图像或动态视频序列，自动识别或验证其中所含人脸目标的身份。传统的工作主要集中在识别静态图像中光照条件良好的正面人脸，并取得了非常理想的效果。
- 静态场景下人脸的检测与识别
- 作者： 刘威 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2004 文献类型 ：学位论文 关键词： 人脸检测 人脸识别 子空间分析 零空间 核Fisher判别分析 类内空间 流形学习 局部流形
- 描述：人脸检测和识别的研究目的是使计算机具有类似人类的脸像识别能力.它在身份鉴别、人机交互、图像检索和视觉监控等众多领域有着重要的应用.尽管近三十年里,人脸检测和识别受到了国内外学术界和企业界的广泛关注,但作为模式识别和计算机视觉领域中的一个研究热点和难点
- 人脸图像的鲁棒特征表达方法研究
- 作者： 柴振华 来源：中国科学院大学 年份：2013 文献类型 ：学位论文 关键词： 鲁棒编码 局部图像 Gabor特征 模式识别 人脸识别系统
- 描述：的基于量化共生编码统计的人脸局部特征提取框架，主要的工作和贡献包括: 1)针对Gabor特征的鲁棒编码问题，提出了两种改进的特征提取策略。第一种是基于Gabor相位特征改进的人脸表征和识别方法。该方法
- 基于视觉词典的三维人脸识别和分类
- 作者： 钟诚 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 三维人脸特征表达 三维人脸识别和分类 视觉词典
- 描述：随着社会的进步和计算机网络技术的迅速发展，基于生物特征的身份鉴别算法由于其 出色的安全性能受到了广泛的关注。在所有的生物特征识别算法中，人脸识别技术由于其 易接受性、采集方便等优点一直是该领域的研究热点。但是由于人脸本身是一个非刚性的 三维几何体，因此传统的二维人脸识别技术必然会受到光照、姿态和表情等因素的影响， 造成识别信息的丢失。为了解决这些问题，三维人脸识别技术应运而生。三维人脸识别和 分类就是使得计算机可以对由三维扫描仪采集得到的三维人脸数据进行智能分析，从而得 到准确的身份识别和分类结果。本文针对如何准确而鲁棒的进行三维人脸特征表达进行了 深入的研究，主要的工作和贡献包括： ①实现了三维鼻尖区域的定位算法，并以此为基准区域对不同的三维人脸数据进行配 准。这些工作为三维人脸识别平台的建立奠定了基础。 ②提出了基于视觉词典的三维人脸特征并将其成功应用于三维人脸识别系统中。视觉 词典算法首先通过学习得到三维人脸最常见的纹理基元，然后以这些基元作为纹理 直方图的基础，通过将原三维人脸图像向这些纹理基元映射得到视觉词典直方图向 量，以此作为三维人脸的特征表达。实验结果表明，视觉词典特征实现了泛化能 力、识别性能和鲁棒性的统一。 ③改进了基于视觉词典的三维人脸框架中的各个步骤(滤波器选择、聚类算法设计和匹 配距离选择)，进一步提升了该算法的识别性能。在FRGC2.0和CASIA三维人脸数 据库的实验中，都取得了很好的识别效果。 ④提出了鲁棒局部Log-Gabor直方图特征以克服在非可控环境下三维人脸识别遇到的 困难。该算法在FRGC2.0三维人脸数据库的大表情数据子集和CASIA三维人脸数据 库表情子集的实验中，取得了很好的识别效果。 ⑤利用视觉词典特征提出了模糊三维人脸种族分类。利用视觉词典特征学习得到东方 人种视觉基元和西方人种视觉基元，并以此为基础设计了模糊隶属度函数，实现了 模糊三维人脸种族分类的目的。 总的说来，本文在基于视觉词典的三维人脸特征表达方向做了深入的研究，并取得了一些 初步成果，希望本文的工作可以对进一步的三维人脸识别研究提供帮助。
- 基于动态序列图像的人脸识别
- 作者： 刘亮 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 在线学习 主元空间合并 主元分析 人脸识别
- 描述：基于动态序列图像的人脸识别，是一个近几年刚刚兴起的研究方向。本文中主要讨论的是从序列图像到序列图像的人脸识别，即训练数据和测试数据都是连续的人脸图像序列。主要工作如下： ①在人脸表观模型在线学习方面，提出了两种新的在线学习方法，即K-主元空间学习和T-主元空间学习。 对于K-主元空间学习，每个人对应的主元空间的个数是固定的。在线学习的过程中，通过增量主元分析、主元空间合并、主元空间分裂来动态调整各个主元空间，使用不同主元空间之间的转移次数来利用序列中的动态信息。 对于T-主元空间学习，每个人对应的主元空间的个数是不固定的，使用增量主元分析来调整主元空间。在线学习的过程中，可以保证各个主元空间中包含的样本数目单调递增，除了一个最小的数目。 这两种方法都是由训练集中每个人的人脸图像序列学习出若干主元空间来近似表达人脸表观流形，并且都不需要预先离线训练一个模型，因此实现了完全的在线学习。实验表明，两种方法都可以获得较好的识别效果。 ②本文中提出了一种快速PCA(主元分析)算法，在对大规模高维数据进行主元分析时，快速PCA算法与传统PCA算法相比在时间复杂度和空间复杂度方面有显著的优势。一个大数据集首先被划分成若干小数据集，然后将传统PCA算法应用于各个小数据集，得到一系列主元空间，其中每个主元空间对应一个小数据集。最后，将这些主元空间按最矮二叉树形式两两合并，最终得到的主元空间包含了原始数据集的主元分析结果。文中详细分析了这种快速PCA算法可能引入误差的上限。 本文中将这个算法应用于序列图像人脸识别中关键帧的选取。首先使用快速PCA算法计算训练样本集的主元空间，然后计算测试序列中待识别图像到这个主元空间的距离，以判断该图像是否为关键帧。将非关键帧在识别前舍弃，以提高整个序列的识别精度。实验表明，这种方法可以取得较好的识别效果，同时与传统PCA算法相比，大幅度减少了计算人脸主元空间所需的时间。
- 三维人脸识别关键问题研究
- 作者： 黄永刚 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2007 文献类型 ：学位论文 关键词： 人脸特征提取 多模态人脸识别 三维脸识别 融合 深度图像 关联特征
- 描述：利用人脸的空间形状结构信息进行分类的三维人脸识别是人脸识别领域新的研究热点，人们寄希望于它能解决传统二维人脸识别的光照、姿态、表情变化的瓶颈问题，目前正受到广泛的关注，初步的研究成果令人鼓舞。 三维人脸识别系统目前研究热点主要包括数据获取、特征点检测、建模、去噪、特征提取、分类器设计、与二维人脸信息的融合等关键性问题。本文针对其中的特征提取、分类器设计、多模态融合等三个问题进行了研究。文中主要工作与贡献包括： ①在特征提取方面，提出了一种基于几何特征和关联特征统计量的特征提取方法。一方面从全局统计的角度分析比较了传统的几何特征，如深度、曲率等：另一方面提出关联特征来描述人脸的三维结构，并提出了一种三维局部二值模式描述子(3DLBP)来描述三维人脸的关联特征：最后融合几何特征和关联特征统计量形成一种可分性好的三维人脸特征。 ②在分类识别方面.提出了一种基于类内类间深度差直方图统计量的识别方法。人脸的深度图像的象素值直接反映了人脸上每点的三维深度信息，他们的相减差就直接反映了两幅人脸结构特征差异。与灰度差异会受到光照变化的强烈影响不同，这种深度差异只受预处理配准误差和表情变化的影响。我们采用计算局部最小差异绝对值来代替两幅深度图像的直接相减，并提出三种框架来融合局部匹配和全局匹配，以减小配准误差和表情变化的影响。实验结果表明经过两步改进处理，两者的影响小于不同人脸的差异影响，所提出的的方法取得很好的识别效果。 ④在多模态融合方面，研究分析了目前融合二维和三维信息的人脸识别的研究现状，并做了一些尝试性探索。我们将局部GABOR二值模式算子应用于三维人脸识别，并比较分析了一些常见的融合方法的融合性能。 总的说来，本文对三维人脸识别的特征提取、分类识别、多模态融合等环节做了一些初步尝试和探索。
- 图像视频序列中的人脸检测与识别
- 作者： 李江伟 来源：中国科学院自动化研究所 年份：2006 文献类型 ：学位论文 关键词： 人脸检测 活体人脸判别 人脸识别 图像视频序列
- 描述：等问题进行了初步的探讨。论文的主要工作及贡献如下： (1)研究了在序列中判别活体人脸的可能途径，并提出了基于眼睛眨动分析的活体判别方法。通过分析序列眼睛图像边缘能量在多方向上的变化趋势，建立眼睛眨动判别
- 头部姿势估计研究综述
- 作者： 唐云祁 孙哲南 谭铁牛 来源：2013年中国计算机学会人工智能会议 年份：2013 文献类型 ：会议论文 关键词： 计算机视觉 头部姿势估计 模式识别 人脸识别
- 描述：头部姿势估计是一个典型而复杂的计算机视觉问题，在人脸识别、虹膜识别、视线估计、表情分析等研究领域有着广泛的应用前景，具有重要的学术研究价值。目前，头部姿势估计的研究成果众多，但是缺乏系统、详尽的综述性文献。针对该问题，本文首先介绍了头部姿势的表达方式和头部姿势估计的基本问题，然后从方法依赖的数据源、方法的人工干预程度和方法的实现原理等角度对已有头部姿势估计方法进行分类，并以实现原理为主线，以所依赖的数据源为辅助，对头部姿势估计问题的研究文献进行了详细整理和分析。
- 三维人脸模型技术和应用综述
- 作者： 徐成华 王蕴红 谭铁牛 来源：第二届自动化与信息技术发展战略研讨会 年份：2002 文献类型 ：会议论文 关键词： 可视化 三维人脸模型 表情动画 人脸识别
- 描述：三维人脸模型技术和应用综述