基于反向合成算法的AAM(activeappearancemodel)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出了一种改进的AAM人脸特征点定位方法USAN-AAM。实

空间中物理位置的线性变化在图像空间的变化往往是非线性的,人脸特征点定位受到头部姿态较大的影响。提出一种改进的基于头部姿态估计的条件回归森林方法,该方法有效地将原非线性问题转换为分段线性问题。使用局部保持投影(LPP)得到全局的姿态信息标签,通过非线性回归(NLR)得出头部姿态,训练并使用条件回归森林

针对目前说话人识别中个性化的特征提取以及假冒说话人的问题,提出一种组合特征提取和二级判断模型相结合的说话人识别方法。在特征提取阶段,采用MFCC倒谱特征、Delta_ Delta特征与平均幅度差法提取的基音周期相结合进行组合特征提取；在识别阶段,采用得分规整后的得分值与一个统一的阈值比较,将一部分假

针对二维人脸识别对姿态和光照变化较为敏感的问题,提出了一种基于少量特征点的多模态人脸识别方法。在训练阶段,对三维人脸数据进行二次处理和数据挖掘,为建立完备的特征模板奠定了基础；提出了一种简洁高效的样本聚类方法,克服了特征提取过程中的非线性问题；通过局部特征分析(LocalFeatureAnalysi

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法(LBPAAM).首先建立3种人脸模型实例(正面,左转及右转人脸模型);然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精

人脸纹理映射技术是计算机辅助颅骨面貌复原中一种特殊的真实感处理技术。针对人脸面部器官纹理映射难以准确实现的问题,提出一种基于特征点约束的人脸纹理映射方法。利用最小二乘保角映射参数化时需固定顶点来完成特征点约束。通过对大量单张、正面照片作为纹理进行映射,证实了该方法能够取得良好的映射效果。实验结果表明

提出一种在严格遵守装配先后顺序及其它装配工艺的前提下,运用粒子群算法等智能算法将流水线各个工人的操作动作进行重新组合,使得流水线在一定工人数量前提下达到最快生产速度的方法。再通过系统仿真的方法对选出的方案进行检验,以考察流水线运行稳定性等因素。

在边折叠的网格简化算法的基础上,针对特定三维网格模型—人脸,提出了一种实用的基于特征点的快速模型简化算法。该算法把人脸按特征点的分布进行分块处理,对不同区域采用不同的阈值进行调节。对于需要高细节的区域保留高度细节,而对于其他区域则进行简化。使用这种方法可以较大地减少虚拟整型手术中的数据量,同时又能保

多姿态人脸特征点定位算法,刘治中,苏菲,人脸识别的完整流程由人脸检测、人脸对齐和人脸识别三个步骤组成,其中的人脸对齐将检测到的不同姿态的人脸图像扭正以取得更好的

图像特征点中心定位是位姿测量中求解位姿的关键.针对同一图像有多个几何形状的问题,首先利用开源计算机视觉库OpenCV对原图像进行区域分割,得到目标区域的边缘,其次将每个区域进行像素填充;然后用Harris算法进行角点检测;最后根据角点坐标再计算中心点,并将文中算法就一幅图像中有单个几何形状的情况与原

人脸特征点的精确定位一直是人脸图像处理的重要研究内容,特征点定位精确与否直接影响后续工作结果的好坏。在基于反向组合AAM(ActiveAppearanceModels)人脸特征点定位算法的基础上,提出结合特征点局部纹理模型来对AAM初始形状参数做最优化以及对AAM匹配模板升级的改进。改进的算法采用特

活动形状模型(ActiveShapeModel,ASM)是一种用于特征定位的统计形状模型。在原活动形状模型的基础上,提出一种新的多种群遗传算法(MultipopulationGeneticAlgorithm,MPGA)去搜索人脸图片的最好表示。并且根据面部各主要特征的特点确定适应度函数。实验结果表明

使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败。针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿态偏转模型中的参数进行实时更新,有效解决人脸姿态大幅

提出一种正面人脸关键特征点的自动提取方法。该方法选取两个瞳孔点、两个鼻孔点、鼻尖点、两个嘴角点共7个关键特征点进行自动标定的研究,通过在图像预处理阶段采用选择式掩模平滑算子和Fisher线性判别思想分别进行灰度图像的边缘检测和二值化处理,并结合灰度积分投影方法定位人脸区域,进一步应用人脸结构基本特征

针对图像分类特征点特性界定模糊,导致相似性度量误差较大的问题,提出采用特征点类别可分性判断准则的图像分类方法。结合信息熵理论提取图像特征点的可分性特性,根据图像特征向量标识决策属性的不同性质,计算特征向量间的可分性距离值,得到最近邻特征向量集,从待分图像各特征向量与最近邻特征向量集标识类别的平均距离