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非均匀光照下的人脸表情多状态检测与分类被引量：3: 2006年; 提出了一个用改进的不易受光照影响的ASM(Illum ination Insensitive-Active Shape Model,简称I2-ASM方法)进行眼睛和嘴巴轮廓检测以及用组合方法进行眼睛和嘴巴状态分类的算法。对有丰富表情的人脸图像进行实验,结果表明,提出的算法即使在非均匀光照下也能取得较好的轮廓检测和状态分类结果。; 李英赖剑煌阮邦志黄琼燕; 关键词：眼睛状态 ASM

多模板ASM方法及其在人脸特征点检测中的应用被引量：18: 2007年; ASM(active shape model)是目前最流行的人脸对齐方法之一.为提高ASM在非均匀光照下多表情的人脸特征点检测的准确率,提出了一种融入Gabor特征、并将局部ASM和全局ASM结合的多模板ASM方法.人脸有丰富的表情,如微笑、惊讶、生气、发呆等等.就眼睛而言,可分为睁眼和闭眼;就嘴巴而言,可分为张大的嘴、微笑的嘴、O型的嘴(惊讶时)和紧闭的嘴.眼睛的这两种状态以及嘴巴的这4种状态使得形状有较大的非线性变化,不能简单地放在同一个线性模型下处理.分别对眼睛建立两个局部模板,对嘴巴建立4个局部模板,以及对整脸建立全局模板.在给定眼睛两个内眼角和嘴巴两个外嘴角的前提下,新方法首先用全局模板粗略确定眼睛所在区域,然后在此区域用眼睛的两个局部模板以及Hausdorff距离判断眼睛状态,同理可检测嘴巴状态,最后调用相应的全局模板去搜索整脸轮廓.实验表明,提出的方法其检测准确率比标准ASM有明显提高.; 李英赖剑煌阮邦志; 关键词：眼睛状态

用于图像分割的活动轮廓模型综述被引量：67: 2007年; 图像分割和边界提取对于图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等具有非常重要的意义,而活动轮廓模型(Active Contour Model)则是图像分割和边界提取的重要工具之一,它主要包括参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型两类。相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型具有很多的优点,如计算的简单性和在变形的过程中能够处理曲线的拓扑变化,等等。近年来,几何活动轮廓模型在理论和应用方面的研究都有很大的发展,令人关注。为了使人们对这一技术有一概略了解,首先提出了一种新的分类方式用来描述参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型以及它们之间的联系,然后通过重点分析几个经典的活动轮廓模型及其算法实现来综述活动轮廓模型的研究、发展及其应用情况,最后指出了进一步进行活动轮廓模型理论与应用研究的方向。; 陈波赖剑煌; 关键词：图像分割活动轮廓模型变分方法水平集方法

基于多分类器融合的人脸识别方法被引量：10: 2006年; 提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT+LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。; 陈羽赖剑煌; 关键词：人脸识别多分类器融合

基于水平集曲线演化的目标轮廓提取被引量：7: 2006年; 基于水平集的曲线演化与活动轮廓模型相结合,产生了几何活动轮廓模型,由于其良好的特性,在图像分割领域已经有了广泛的应用。本文对于一种耦合的活动轮廓模型,应用变分法求解出其对应的水平集曲线演化的偏微分方程,并给出了解的存在惟一性证明,然后将它应用到图像分割和目标轮廓提取中,取得了良好的效果。; 陈波赖剑煌; 关键词：图像分割变分方法水平集活动轮廓模型

一种耦合的活动轮廓模型及其在图像分割中的应用被引量：2: 2007年; 本文对活动轮廓模型的外部能量项进行改进,针对灰度图像分割提出了一种新的自适应图像分割模型,并将它推广,建立了矢量图像分割模型。新模型耦合了快速边缘积分方法和简化统计方法,充分考虑到图像区域和边缘的先验信息,可根据不同的条件概率密度函数构造不同图像分割模型。文中还基于高斯型概率密度函数建立分割模型实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法分别对灰度图像和矢量图像(RGB)进行分割实验,并将本文提出的方法与经典的快速边缘积分方法进行比较,结果表明本文的分割方法准确性较高,且具有良好的抗噪性,是行之有效的。; 陈波赖剑煌马建华; 关键词：变分原理水平集活动轮廓模型

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教育部科学技术研究重点项目(105134)