單目圖像中帶有表情的人臉曲面恢復(fù)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在人機(jī)交互、模式識別等領(lǐng)域,人臉與面部動作及表情相關(guān)問題的研究具有重要的理論價值和巨大的應(yīng)用前景,一直受到人們的廣泛重視。以往,不論是人臉識別還是表情識別,主要研究工作都是針對二維人臉的。隨著研究的深入,二維人臉圖像信息量的缺乏導(dǎo)致其技術(shù)應(yīng)用受到制約和局限,如不能有效應(yīng)用于處于不同姿態(tài)的人臉表情識別等,同時現(xiàn)實世界中大量存在的圖像或視頻為單目成像,因此,在人臉表情分析領(lǐng)域,單目圖像中帶有表情的人臉曲面恢復(fù)技術(shù)可以有效的利用已有的圖像和視

2、頻,為表情識別以及其他人臉相關(guān)的技術(shù)提供較豐富的信息,因而受到越來越多學(xué)者的重視和研究。
  基于明暗的人臉曲面恢復(fù)技術(shù)具有快速恢復(fù),以及不需要預(yù)先構(gòu)造精細(xì)的人臉曲面模型等特點,但該技術(shù)無法準(zhǔn)確恢復(fù)出帶有表情的人臉。在該技術(shù)的基礎(chǔ)上,使用基于梯度的約束條件和控制點方法解決這一問題,具體如下:
  人臉曲面的梯度計算。在基于從明暗恢復(fù)形狀技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了新的帶有閾值的梯度約束條件和基于梯度差的平滑性約束條件,用于提高梯度估

3、計的準(zhǔn)確性。
  用于人臉恢復(fù)的控制點自動定位方法。基于運動估計算法、閾值分割算法,尋找中性表情人臉演變到非中性表情人臉的過程中沒有發(fā)生變化的點,作為控制點。
  研究了基于梯度和控制點恢復(fù)人臉曲面的加權(quán)最小二乘方法,指出了該方法在控制點間距較大的情況下存在的不足,并提出一種迭代的加權(quán)最小二乘方法,解決加權(quán)最小二乘方法的不足。理論分析和實驗結(jié)果表明,迭代的加權(quán)最小二乘法在保持控制點對恢復(fù)表面的高度約束的同時,也保持了梯度對恢

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