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题名基于样例学习的面部特征自动标定算法
被引量：15
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作者
柴秀娟
山世光
高文
陈熙霖
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机构
哈尔滨工业大学计算机学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期718-726,共9页
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基金
国家自然科学基金
中国科学院"百人计划"
+1 种基金
海市科委子书项目
银晨智能识别科技有限公司资金资助~~
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文摘
面部特征标定是人脸识别中的一个关键问题.提出了一种基于样例学习的面部特征自动标定(人脸形状自动提取)方法.该方法是基于下面假设提出来的:人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线性关系——相似的人脸图像在较大程度上蕴涵着相似的形状.因此,给定标注了特征点的人脸图像学习集,则任意新的输入人脸图像的面部形状可以采用如下方法估计:测量该人脸图像和训练集中图像的相似度,并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建.即:如果输入人脸图像可以表示为训练图像的优化的线性组合,那么同样的线性组合系数就可以直接用于训练集对应形状的线性组合从而得到输入人脸图像的形状.实验表明,该算法相对于其他传统的特征标定算法具有可比的精度和较快的速度.并且,还将此算法扩展到了多姿态情况下,实现了多姿态人脸图像形状的自动提取.
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关键词
人脸识别
面部特征标定
形状提取
基于样例学习
点分布模型
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Keywords
Algorithms
Calibration
Feature extraction
Image processing
Learning algorithms
Mathematical transformations
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于样例学习的任意光照下的人脸3D重建方法
被引量：3
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作者
张军
戴霞
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机构
西华大学数学与计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期81-84,87,共5页
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基金
西华大学青年基金资助项目( No.Q0622608)
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文摘
待匹配的人脸图像与数据库中的原型图像之间的光照差异是自动人脸识别的主要瓶颈问题之一。提出了一种基于样例学习方式的3D人脸形状重建方法,既可以生成任意光照条件下的数据库中人脸图像,也可以对待识别图像进行重新光照,合成无阴影的图像。该方法在建立人脸数据库时利用光度立体技术分离人脸图像的纹理和形状信息,并用多面体模型在最小二乘意义下恢复其3D信息并更新法向量场以克服阴影误差,从而可以利用计算机图形学的方法合成任意光照条件下和小角度姿态改变时的人脸图像;在识别时采用数据库中3D数据的线性组合形式对输入图像建模,以估计其3D信息,从而可以重新照明。在YaleB人脸数据库上的实验表明,在建立3D人脸数据库后,该方法可以快速恢复输入单幅图像中人脸的3D信息,并生成任意光照条件的该人脸图像。
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关键词
人脸3D重建
光度立体技术
基于样例学习
多面体模型
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Keywords
3D face reconstruction
photometric stereo
example-based
model of polyhedron
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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