基于深度学习的人脸分析研究进展 被引量：25

1

作者 严严 陈日伟 王菡子 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期13-24,共12页

近年来,基于深度学习的人脸分析取得了巨大的进步,成为计算机视觉领域最为活跃的研究方向之一.为了进一步推动深度学习和人脸分析的研究,结合近年已发表的相关文献,对基于深度学习的人脸分析技术进行综述.首先,简要概述深度学习及其发... 近年来,基于深度学习的人脸分析取得了巨大的进步,成为计算机视觉领域最为活跃的研究方向之一.为了进一步推动深度学习和人脸分析的研究,结合近年已发表的相关文献,对基于深度学习的人脸分析技术进行综述.首先,简要概述深度学习及其发展历史,并分析深度学习有效性原因.然后,按照任务目的的不同,将人脸分析分成了人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人脸属性识别等任务进行详细的介绍和讨论,重点分析各种任务现阶段存在的主要问题.接着,介绍人脸分析中常用的人脸数据库.最后,讨论深度学习和人脸分析面临的主要挑战,并给出结论. 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 人脸数据库 人脸识别 人脸分析

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表情变化的三维人脸特征分析方法 被引量：8

2

作者 许丽 蒋建国 +1 位作者 詹曙 S.Ando 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第5期450-454,共5页

三维人脸因其对光照,装扮变化的不敏感成为人脸分析和识别发展的新趋势。但极易受表情变化的影响成为三维人脸研究发展的瓶颈。针对此关键问题提出一种新的不受表情变化影响的三维人脸分析方法:1)计算三维人脸曲面的内蕴特征测地线距离... 三维人脸因其对光照,装扮变化的不敏感成为人脸分析和识别发展的新趋势。但极易受表情变化的影响成为三维人脸研究发展的瓶颈。针对此关键问题提出一种新的不受表情变化影响的三维人脸分析方法:1)计算三维人脸曲面的内蕴特征测地线距离,提取等距测地线来描述三维人脸曲面特征;2)利用改进的SIFT算法进行特征匹配。在具有不同表情的三维人脸深度图上的实验结果表明,该方法无需复杂的注册,表情的鲁棒性和识别效果优于传统的三维人脸分析方法。 展开更多

关键词 三维人脸特征分析 表情 内蕴特征 等距测地线

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一种基于双子空间的人脸美感分析方法 被引量：1

3

作者 段红帅 朱振峰 赵耀 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第1期105-110,共6页

子空间技术是一种有效的人脸美感本征描述方法。为了克服单一子空间在人脸图像美感描述方面的不足,提出了一种基于主成分分析(PCA)与广义矩阵低秩逼近(Generalized low rank approximation matrix,GLRAM)双子空间的自动人脸美感分析方... 子空间技术是一种有效的人脸美感本征描述方法。为了克服单一子空间在人脸图像美感描述方面的不足,提出了一种基于主成分分析(PCA)与广义矩阵低秩逼近(Generalized low rank approximation matrix,GLRAM)双子空间的自动人脸美感分析方法。通过组合PCA和GLRAM子空间获取人脸美感特性的全局及局部本征描述,并利用高斯场模型(Gaussian field model,GF)构造组合子空间的内在几何结构关系。实验选用了一个光照、背景、表情、年龄和种族等变化比较显著的数据库,结果表明,提出的基于双子空间算法优于基于单一子空间的人脸美感分析方法。 展开更多

关键词 人脸美感分析 子空间分析 广义矩阵低秩逼近 主成分分析 高斯场模型

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基于性别和年龄因子分析的鲁棒性人脸表情识别 被引量：10

4

作者 廖海斌 徐斌 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期528-538,共11页

针对非可控环境下人脸表情识别面临的诸如种族、性别和年龄等因子变化问题,提出一种基于深度条件随机森林的鲁棒性人脸表情识别方法.与传统的单任务人脸表情识别方法不同,设计了一种以人脸表情识别为主,人脸性别和年龄属性识别为辅的多... 针对非可控环境下人脸表情识别面临的诸如种族、性别和年龄等因子变化问题,提出一种基于深度条件随机森林的鲁棒性人脸表情识别方法.与传统的单任务人脸表情识别方法不同,设计了一种以人脸表情识别为主,人脸性别和年龄属性识别为辅的多任务识别模型.在研究中发现,人脸性别和年龄等属性对人脸表情识别有一定的影响,为了捕获它们之间的关系,提出一种基于人脸性别和年龄双属性的深度条件随机森林人脸表情识别方法.在特征提取阶段,采用多示例注意力机制进行人脸特征提取以便去除诸如光照、遮挡和低分辨率等变化问题;在人脸表情识别阶段,根据人脸性别和年龄双属性因子,采用多条件随机森林方法进行人脸表情识别.在公开的CK+,ExpW,RAF-DB,AffectNet人脸表情数据库上进行了大量实验:在经典的CK+人脸库上达到99%识别率,在具有挑战性的自然场景库(ExpW,RAF-DB,AffectNet组合库)上达到70.52%的识别率.实验结果表明:与其他方法相比具有先进性,对自然场景中的遮挡、噪声和分辨率变化具有一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 人脸表情识别 人脸属性分析 深度学习 注意力机制 随机森林

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基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准 被引量：3

5

作者 苏延超 艾海舟 劳世竑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期522-527,共6页

人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤,是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题.本文针对图像中水平视角在正负45o内的人脸配准问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预... 人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤,是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题.本文针对图像中水平视角在正负45o内的人脸配准问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移,提出了一种新的基于经典活动形状模型(Activeshape model,ASM)的实时多视角人脸配准算法.在两个数据集合上的测试实验表明,该算法在速度、准确度和稳定性上都比经典的ASM算法有显著提高且优于近期的改进算法,具有明显的实用价值. 展开更多

关键词 人脸配准 活动形状模型 非线性Boosting回归算法 人脸分析

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人脸亲子关系验证研究综述

6

作者 吴晓婷 冯晓毅 +3 位作者 黄安 张雪毅 董晶 刘丽 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2886-2910,共25页

人脸亲子关系验证即通过给定的不同人的两幅人脸图像判断其是否具有亲子关系,是计算机视觉和机器学习领域中一个重要的研究问题,在丢失儿童寻找、社会媒体分析、图像自动标注等领域具有广泛的应用价值.随着人脸亲子关系验证问题受到越... 人脸亲子关系验证即通过给定的不同人的两幅人脸图像判断其是否具有亲子关系,是计算机视觉和机器学习领域中一个重要的研究问题,在丢失儿童寻找、社会媒体分析、图像自动标注等领域具有广泛的应用价值.随着人脸亲子关系验证问题受到越来越多的关注,其在多个方面都得到了相应的发展,本文对人脸亲子关系验证方法做了综述整理.首先,简要介绍了人脸亲子关系验证在近十年的研究现状,随后对问题进行了定义并讨论其面临的挑战.接下来,汇总了常用的亲子数据库,对数据库属性做了详细的总结和对比.然后,对人脸亲子关系验证方法进行了分类总结、对比,以及不同方法的性能表现.最后,展望了人脸亲子关系验证今后可能的研究方向. 展开更多

关键词 人脸亲子关系验证 人脸分析 相似度计算 亲子数据集 深度学习

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面向算力受限边缘环境的双分支多尺度感知人脸检测网络 被引量：1

7

作者 戚琦 马迎新 +2 位作者 王敬宇 孙海峰 廖建新 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期165-174,共10页

针对边缘算力受限,难以部署复杂结构的人脸检测深度神经网络的问题,为减少资源消耗,并保证人脸在多尺度变化、遮挡、模糊、光照等复杂场景下的检测精度,提出了多尺度感知的轻量化人脸检测算法。采用改进的人脸残差神经网络作为特征提取... 针对边缘算力受限,难以部署复杂结构的人脸检测深度神经网络的问题,为减少资源消耗,并保证人脸在多尺度变化、遮挡、模糊、光照等复杂场景下的检测精度,提出了多尺度感知的轻量化人脸检测算法。采用改进的人脸残差神经网络作为特征提取网络,并提出双分支浅层特征提取模块,并行分支理解图像多尺度信息,进而由深浅特征融合模块将底层图像信息与高层语义特征融合,配合多尺度感知的训练策略监督多分支学习差异化特征。实验结果表明,所提算法可有效提取多样化的特征,在保持模型高效性和低推理时延的同时,有效提升了算法的精度和稳健性。 展开更多

关键词 人脸检测 多尺度感知 特征融合 人脸特征分析 深度学习

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基于彩色人脸图像的亲子关系验证研究

8

作者 吴晓婷 冯晓毅 +2 位作者 孙凯 彭进业 HADID Abdenour 《图学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期729-735,共7页

人脸亲子关系验证是近几年新兴的并具有较大挑战性的研究方向,其通过分析两幅人脸图像的面部特征判断是否具有亲子关系。针对现有亲子关系验证方法大都基于灰度人脸图像展开,而忽略彩色图像色度信息的问题,通过提取颜色纹理特征,研究了... 人脸亲子关系验证是近几年新兴的并具有较大挑战性的研究方向,其通过分析两幅人脸图像的面部特征判断是否具有亲子关系。针对现有亲子关系验证方法大都基于灰度人脸图像展开,而忽略彩色图像色度信息的问题,通过提取颜色纹理特征,研究了色度信息在亲子关系验证方面的影响,对比彩色空间与灰度空间实验结果,并分析了不同颜色空间对亲子关系验证的影响。实验进一步研究了基于不同颜色空间融合的特征提取方法在亲子关系验证上的应用。Kin Face W和TSKin Face数据集上的实验结果表明,彩色图像可以取得较灰度图像更好的实验结果,并且HSV颜色空间识别准确率最高。此外,融合HSV颜色空间和YCb Cr颜色空间的特征提取算法可以进一步提高识别效果。 展开更多

关键词 亲子关系验证 人脸分析 颜色纹理特征 颜色空间

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遮挡人脸表情识别深度学习方法研究进展 被引量：6

9

作者 南亚会 华庆一 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期321-330,共10页

在真实环境下遮挡是准确分析识别人脸表情的主要障碍之一。近年来研究者采用深度学习技术解决遮挡条件下表情误识别率高的问题。针对遮挡表情识别的深度学习算法和遮挡相关的问题进行归纳总结。首先,概括局部遮挡条件下表情识别的发展... 在真实环境下遮挡是准确分析识别人脸表情的主要障碍之一。近年来研究者采用深度学习技术解决遮挡条件下表情误识别率高的问题。针对遮挡表情识别的深度学习算法和遮挡相关的问题进行归纳总结。首先,概括局部遮挡条件下表情识别的发展现状、表情的表示方式以及研究遮挡表情用到的数据集;其次,回顾遮挡表情识别深度学习方法的最新进展和分析遮挡对表情的影响;最后,总结主要技术挑战,研究难点及其可能的应对策略。目的是为将来的遮挡表情识别研究提供更有益的参考依据和基准。 展开更多

关键词 人脸表情分析 表情识别 局部遮挡 深度学习

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基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法 被引量：5

10

作者 孙文赟 金忠 +1 位作者 赵海涛 陈昌盛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期330-336,共7页

随着人脸识别技术的发展,人脸欺诈攻击已经成为一项实际的安全问题,人脸欺诈检测算法用于及早发现该类攻击,保护系统安全。文中将一种经典域自适应算法扩展到深度神经网络中,首先定义了基于深度特征增广的域自适应层,提出了一种基于深... 随着人脸识别技术的发展,人脸欺诈攻击已经成为一项实际的安全问题,人脸欺诈检测算法用于及早发现该类攻击,保护系统安全。文中将一种经典域自适应算法扩展到深度神经网络中,首先定义了基于深度特征增广的域自适应层,提出了一种基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法。该算法在已有的基于全卷积神经网络的人脸欺诈检测深度神经网络的中部嵌入域自适应层将卷积特征图增广,来适配源域和目标域的差异,随后根据增广后的特征图进行像素级分类,最后将像素级概率图从空间上融合为帧级决策。文中在CASIA-FASD,Replay-Attack和OULU-NPU 3个数据集和6个常见测评协议(2个CASIA-FASD与Replay-Attack跨库协议和4个OULU-NPU标准协议)下进行实验,验证了算法在不同背景、不同攻击设备、不同相机等跨域情况下的性能。实验表明,基准FCN人脸欺诈检测算法已经能够达到较好的性能,在此基础上,借助小样本目标域数据学习域自适应模型,可进一步显著提升性能,将错误率减半(CASIA-FASD训练+Replay-Attack测试的HTER指标从27.31%降至11.23%,Replay-Attack训练+CASIA-FASD测试的HTER指标从37.33%降至21.83%,OULU-NPU标准协议IV的ACER指标从9.45%降至5.56%),实验结果验证了基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法的有效性。 展开更多

关键词 模式识别 系统安全 人脸图像分析 人脸欺诈检测 深度学习

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基于卷积-反卷积网络的正交人脸特征学习算法 被引量：5

11

作者 孙文赟 宋昱 陈昌盛 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期474-481,共8页

身份特征与表情特征是人脸图像分析中的两组重要特征,传统的有监督正交人脸特征学习(supervised orthogonal facial feature learning,SOFFL)算法虽然能够在给定表情和身份标签时学习这一对特征,但因数据要求较高令其应用受限.提出一种... 身份特征与表情特征是人脸图像分析中的两组重要特征,传统的有监督正交人脸特征学习(supervised orthogonal facial feature learning,SOFFL)算法虽然能够在给定表情和身份标签时学习这一对特征,但因数据要求较高令其应用受限.提出一种低数据要求的无监督正交人脸特征学习(unsupervised orthogonal facial feature learning,UOFFL)算法,通过提取正交人脸特征的统一框架,假设人脸图像空间中仅有身份和表情变化,使用重构损失、分类损失和相关性最小化损失的组合,采用深度卷积-反卷积神经网络,从已对齐的人脸图像中联合学习,提取身份和表情特征.其中,分类损失用于学习表情特征;相关性最小化损失用于提高身份特征和表情特征之间的独立性;重构损失用于确保两组特征组合的信息完整性.在大规模合成人脸表情数据集(large-scale synthesized facial expression dataset,LSFED)和受限的Radboud人脸数据集(Radboud faces dataset,RaFD)上进行验证,将所学身份特征空间中的欧氏距离用于人脸验证任务,结果表明,算法性能接近联合贝叶斯等有监督人脸识别方法.UOFFL算法可在身份标签缺失的条件下,仅使用表情特征学得身份特征.相比改进前的SOFFL算法,该方法缓解了对身份标签的依赖,适用场合更广. 展开更多

关键词 人工智能 计算机神经网络 深度学习 人脸表情识别 人脸图像分析 正交人脸特征 重构损失 分类损失 相关性最小损失

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局部二值模式方法研究与展望 被引量：114

12

作者 宋克臣 颜云辉 +1 位作者 陈文辉 张旭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期730-744,共15页

针对当前局部二值模式(Local binary pattern,LBP)方法表现出的理论和实际应用价值,系统综述了在纹理分析和分类、人脸分析和识别以及其他检测与应用中的各种LBP方法.首先,简要概述了LBP方法的原理,主要分析了LBP方法中的阈值操作并介... 针对当前局部二值模式(Local binary pattern,LBP)方法表现出的理论和实际应用价值,系统综述了在纹理分析和分类、人脸分析和识别以及其他检测与应用中的各种LBP方法.首先,简要概述了LBP方法的原理,主要分析了LBP方法中的阈值操作并介绍了统一模式和旋转不变性模式.其次,分别对纹理分析和分类中的LBP方法、人脸分析和识别中的LBP方法以及其他检测与应用中的LBP方法等三个方面进行了详细的梳理和评述.最后,分析了LBP方法在应用中依旧存在的重要问题并指出了未来的研究方向. 展开更多

关键词 局部二值模式 特征提取 纹理分析 人脸分析 目标检测

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