摘要：文中提出了一种基于结构化特征融合的主动表观模型(Active Appearance Model,AAM)匹配算法。为了增强主动表观模型匹配算法的泛化能力和精度,尤其是其对于人脸表观细节处的处理,本文将形状相关的局部特征描述子和全局纹理信息进行融合,并进一步将其应用到基于回归模型的主动表观模型匹配算法中。通过在XM2VTS和Bio ID人脸数据库上进行测试表明,本文算法比传统的主动表观模型匹配算法的误降低了15%左右。

摘要：当前多数图像序列的人脸表情识别方法仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面地反映脸部情感信息.提出一种基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别方法.采用Gabor小波变换、二维离散余弦变换分别提取眼睛及眉毛区域、鼻子区域的纹理变化特征,对嘴巴区域则采用主动表观模型提取形状变化特征.对待测图像序列中的每个表情特征区域采用离散隐马尔可夫模型得出6种表情概率;然后根据在训练阶段得到的每个表情特征区域对每种表情的贡献权值进行加权融合,并选择融合后的表情概率最大者作为识别结果.实验结果表明,该方法综合了表情的纹理与形状变化,能够得到很好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的表情识别.

摘要：为提高实时人脸对齐的精度和效率,在AAM关键点对齐算法基础上,提出融合在线多帧特征信息的特征点更新实时人脸对齐方法。利用前帧已对齐的特征点信息,快速计算本帧运动矢量,作为本帧对齐初始位置,使本帧对齐迭代的初始点充分接近最优解,避免大范围搜索容易陷入的局部极小问题;人脸检测的初始化过程仅在完全丢失或第一帧初始化时进行一次,后续帧在前帧基础上更新位置,提高跟踪速度;针对人脸运动过快出现的块匹配失效问题,使用多分辨率块搜索算法,在各级图像上进行块对齐,在大范围的快速移动条件下,仍然能够实现特征点匹配。在实时网络摄像头条件下进行跟踪实验。实验结果表明,提出的特征点更新算法能够实时跟踪快速的人脸移动,并在较少的迭代次数内实现人脸对齐。

摘要：为了解决特征点重定位算法的运行时间过长的问题,研究了人脸活动单元(action units,AU)的动态性,提出一种通过修正特征值来对特征点进行重定位的方法,从数学角度对特征值进行操作。该方法在主动表观模型(active appearance model,AAM)自动定位之后,根据整个序列中某一活动单元特征值的变化趋势来对序列进行去孤立帧、平滑等操作,进而通过计算间接地对特征点进行重新定位。实验结果表明,该方法避免了直接调整特征点的操作复杂性,在一定程度上达到提高特征点定位精确度的目的。

摘要：为获得人脸表情变化过程的动态信息,提高表情特征点在动态序列中跟踪的准确性,提出将主动表观模型与高斯金字塔Lucas-Kanada光流法相结合的表情识别方法。构造中性表情的基本主动表观模型,得到中性表情帧中的表情特征点,在动态序列中用高斯金字塔Lucas-Kanada光流法跟踪这些表情特征点,获得表情动态变化信息作为人脸表情特征,用支持向量机方法进行表情分类。在Cohn-Kanade+人脸表情数据库进行实验,实验结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别的准确率。

摘要：目前多数人脸表情识别的研究仅限于6种基本表情,未考虑到人脸表情变化是细微的。因此提出了基于混合特征和分类树的细微表情识别方法。对眼睛区域采用Gabor小波变换提取纹理变化特征,对鼻子区域采用2D-DCT提取纹理变化特征,而对嘴巴区域采用改进的AAM提取形状变化特征。分类识别时,将易混淆表情先归为一类进行表情的粗分类,然后对类内的表情选择相应表情贡献较大的特征子区域中的特征,进行表情细分类。在每级分类识别过程中,对每个区域采用离散HMM得出表情概率,最后采用在训练阶段得到的贡献权值进行加权融合得到分类结果。实验结果表明,该方法能够得到较好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的细微表情识别。

摘要：人脸的个性特征可以很好地描述某个人的人脸,而人脸个性特征的正确选择对人脸比对至关重要。因此提出了基于个性化特征分析的实时人脸比对方法。该方法首先利用Adaboost算法进行人脸定位,接着由主动表观模型AAM进行特征点的自动标定,然后给出了人脸个性特征参数的选择方法。在特征参数权重分析基础之上,提出了基于加权模板的人脸比对算法和模板阈值确定方法。实验结果表明,该方法不仅简单有效,而且在拒识率和误识率方面可以取得比较好的综合效果,适用于实时人脸考勤门禁系统。

摘要：文章主要目的是利用一台普通的个人电脑和一张人脸的正面照片来自动生成具有写实风格或者夸张效果的人物肖像漫画及其动画。AAM模型是一种统计模型,可以很好地应用于人脸的特征点定位。但是AAM模型在信息的处理上忽略了颜色信息的作用,而肤色信息在人脸检测时往往起着非常大的作用。文中主要采用的方法是先利用肤色信息减小AAM搜索的搜索范围,然后基于这种改进的AAM模型,定位照片上的人脸特征,并以此为基础设计了一个人物肖像画生成系统。该算法对近百幅人脸的正面照片进行实验,实验结果令人满意。该方法能够快速生成特定人脸的肖像画并能较好地应用于卡通动画制作向导、多媒体智能娱乐、游戏和网络即时通讯软件等领域中。