利用三维网格模型的头部运动估计

头部三维运动跟踪是人机交互、虚拟现实及模型基编码等领域研究的重要内容.文中提出了一种借助合成模型估计头部三维运动的算法.首先由正交图像建立输入脸部模型,将其变换为初始图像人脸的姿态和大小;之后选取图像中3个特征点和对应的模型点,利用块匹配确定图像中3个特征点的运动,由2D到3D的对齐算法,求出模型的三维运动参数;最后由运动后合成模型与图像的小范围相关检测,进一步确定最后的模型运动参数.实验表明该算法建模设备要求简单,速度较快,结果较为准确.     

利用三维网络模型的头部运动估计

头部三维运动跟踪是人机交互，虚拟现实及模型基编码等领域研究的重要内容，文中提出了一种借助合成模型估计头部三维运动的算法，首先由正交图像建立输入脸部模型，将其变换为初始图像人脸的姿态和大小；之后选取图像中3个特征点和对应的模型点，利用块匹配确定图像中3个特征点的运动，由2D到3D的对齐算法，求出模型的三维运动参数，最后由运动后合成模型与图像的小范围相关检测，进一步确定最后的模型运动参数，实验表明该算法建模设备要求简单，速度较快，结果较为准确。     

多通道Gabor相位特征在人脸识别中的应用

提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法.该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板.算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原始灰度图像的卷积来提取不同尺度和不同方向的人脸相位特征;(2)双向二维主成分分析对人...     

基于PTZ相机极向投影的铁路限界自动识别方法

铁路异物侵入检测对保障铁路运营安全具有重要意义,提出一种基于PTZ (Pan-Tilt-Zoom)相机极向投影进行铁路限界自动识别的方法。针对PTZ相机采集的移动背景图像,提出一种分时图像融合生成匹配模板,利用小波分析、形态学运算和连通域标记进行图像预处理,进而利用Hough变换和钢轨极向投影检测图像中钢轨位置的限界区域标记算法。当相机姿态或焦距调整后,基于Sift特征匹配计算模板图像与新图像间的坐标变换矩阵,提出将模板图像中的限界区域映射为新图像中限界区域的方法。铁路现场实验表明:所提方法能够快速准确地识别由平行钢轨确定的铁路限界,有效解决了PTZ相机无法自动确定限界区域的问题。     

基于旅客面部特征的实名制铁路车票检票身份认证算法

为了高效地完成实名制铁路车票的验票流程,提出1种基于旅客面部Gabor特征的身份认证算法.采用二维Gabor滤波器提取人脸图像的Gabor特征,并对这些特征进行变换和重组;对重组后得到的特征矩阵进行类内差和类间差运算,获得初始样本,并运用主成分分析法进行样本降维,构造出支持向量机分类器,从而通过支持向量机分类器实现旅客身份的认证.在F-Gnet人脸图像库上的实验结果表明,该算法的正确认证率可达94.14％,且对光照与人脸表情变化具有鲁棒性.     

基于面部不变特征的铁路实名制检票人脸身份认证算法

为了实现铁路实名制检票时旅客的人脸图像与其身份证上人脸图像的自动比对,提出1种基于面部不变特征的人脸身份认证算法。以人的面部不变特征为前提,采用改进的尺度不变特征变换算法,提取现场采集的旅客的人脸图像及其身份证上的人脸图像的关键点,将靠近关键点的区域划分为部分重叠的子区域,然后以图像的词包模型差为基元构建人脸差特征空间,对训练图像的类别信息进行建模;对支持向量机(SVM)分类器训练分类的过程进行优化,训练优化的SVM分类器;最后,使用人脸差特征空间和训练好的SVM分类器进行加权投票,确认身份证上的人脸图像与现场采集的人脸图像是否为同一个人,实现旅客身份的认证。实验结果表明,在图像采集的尺度、角度和光照等不可控的情况下,该算法能够达到较高的认证速度和准确率。     

基于三维谱回归的有效三维人脸识别算法

提出一种结合预处理和三维谱回归(3DSR)方法进行三维人脸识别的算法框架,提取有效的判别特征来克服3D人脸图像中一些尚未解决的问题,如噪声、表情和姿态等的影响。首先通过预处理步骤,从输入的人脸图像提取面部区域进行三维数据的匹配,克服大姿态变化的影响并且有效地提高了整个3D人脸识别性能。为处理大的表情变化和数据噪声,引入谱回归的概念,改进的三维谱回归方法可以充分利用局部统计信息的鲁棒性和有效性,并避免通常方法中密集矩阵的特征分解问题,降低了计算复杂度。实验中使用包含大姿态和表情变化的CASIA三维人脸数据库。实验结果显示算法有效、鲁棒、通用性强。     

用于动车组故障检测的图像识别算法

动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）通过比对现场图像与其历史图像,实现列车运行状态的实时监测和自动报警。由于不同时间采集的图像存在一定程度的差异性,使得单纯基于SIFT特征匹配的故障识别算法误报率较高。为此,本文提出一种自适应融合局部和全局匹配的图像故障识别算法:将图像以车厢为基准对齐配准;基于SIFT特征匹配,通过局部比对粗略定位故障区域;以上述区域为模板,搜寻历史图像以精准定位故障位置。实验结果表明,本算法能有效地分析和预警运行动车组的异常情况,使得系统用户可及时发现重大故障,提升动车运营质量。     

基于逆投影修正和眼睛凝视修正的列车驾驶员疲劳检测方法

为了使基于正面人脸的疲劳检测不受列车驾驶员头部姿态变化的影响,提出一种基于眼睛特征修正的疲劳检测算法。采用多视角人脸检测算法搜寻人脸位置,运用监督下降法在人脸区域进行特征点定位,利用获得的特征点分别计算头部姿态角度和投影眼睛开合度。针对投影眼睛开合度与真实眼睛开合度存在一定偏差,建立投影眼睛开合度与真实眼睛开合度的逆投影变换关系,研究凝视方向对眼睛开合度的影响。通过凝视修正和逆投影修正的修正公式对投影眼睛开合度进行两次修正,并结合PERCLOS疲劳判定准则判定其有效性。实验测试结果表明,头部姿态变化对眼睛开合度影响较大,修正后的特征比修正前的特征具有更强的判别能力。     

基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法

研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别。为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法。该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息。基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果。实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性。     

脸部网格模型中非特征点的自动调整

模型调整是虚拟人脸合成，基于模型的人脸图象压缩编码的重要步骤。本文提出了一种新的基于径向基函数RBF（Radial Basis Functions)内插的模型非特征点调整方法，基于径向基函数采用逆多二次式，由于RBF内插具有良好的全局连续性，而调整逆多二次式的衰减参数又可保证内插局部性，因此，可得到较好的模型调整效果。