注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于机器学习的语音驱动人脸动画方法

  2. 语音与唇动面部表情的同步是人脸动画的难点之一.综合利用聚类和机器学习的方法学习语音信号和唇动面部表情之间的同步关系,并应用于基于MEPG-4标准的语音驱动人脸动画系统中.在大规模音视频同步数据库的基础上,利用无监督聚类发现了能有效表征人脸运动的基本模式,采用神经网络学习训练,实现了从含韵律的语音特征到人脸运动基本模式的直接映射,不仅回避了语音识别鲁棒性不高的缺陷,同时学习的结果还可以直接驱动人脸网格.最后给出对语音驱动人脸动画系统定量和定性的两种分析评价方法.实验结果表明,基于机器学习的语音驱

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-11
    • 文件大小：994kb
    • 提供者：djcs175523

  1. 人脸识别实验用的ORL人脸库

  2. ORL人脸数据库：由剑桥大学AT&T实验室创建，包含40个人400张面部灰度图像，分辨率为112×92。人脸的面部表情和细节均有很大的变化，例如笑与不笑，眼睛睁着或戴眼镜或不戴眼镜等；人脸姿态也有很大的变化，其深度旋转和平面旋转可达20度，人脸的尺寸也有不超过10%的变化。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：cx_lee

  1. 面部表情识别实验 报告

  2. 面部表情识别实验 报告

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-05-05
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：it_kmj

  1. 基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法

  2. 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.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-18
    • 文件大小：843kb
    • 提供者：yiying199236

  1. 基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法

  2. 针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。

  3. 所属分类：其它

  1. 使用卷积神经网络和设定距离的年龄不变性人脸识别

  2. 基于面部特征的生物特征安全系统由于对象的人内面部外观的变化可追溯到诸如姿势，照明，表情和衰老等因素，因此面临着艰巨的任务。 本文提出了一种深度学习和基于集合的方法来应对衰老的人脸识别。 在不同时间拍摄的每个对象的图像被视为单个集合，然后将其与属于其他对象的图像集进行比较。 使用深度学习的卷积神经网络特征提取面部特征。 我们的实验结果表明，无论是人脸识别还是人脸验证，基于集合的识别方法都比基于单例的方法要好。 我们还发现，通过使用基于集合的识别，比从年龄较大的对象识别年龄较小的对象更容易。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：977kb
    • 提供者：weixin_38710578

  1. 基于强度PCNN的静态图像人脸识别

  2. 为了减少人脸图像中姿势、表情和光照等因素对人脸识别的影响,引用了一种基于脉冲发放强度的脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的人脸特征提取方法。不同人脸图像具有不同的灰度特征,将人脸图像输入PCNN模型后可以得到各个图像特定的脉冲发放强度矩阵。实验利用脉冲强度矩阵作为人脸特征,并结合距离分类器——余弦距离进行人脸识别。仿真实验表明,基于强度PCNN模型提取的特征能刻画出人脸的细节,对于不同姿势、表情及面部明显遮挡物的人脸图像,具有较好的识别结果。该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：332kb
    • 提供者：weixin_38748721

  1. 通过面部对齐和不变的等中心点模式进行稳健的眼中心定位

  2. 人眼中心的定位，在人脸识别，面部表情识别，神经系统疾病的早期筛查等方面，是一个非常有用的特征。然而，尽管有相当大的改善，近几年来，眼中心定位系统只有极少数的方法能处理轮廓（非正面人脸）所带来的挑战。在这里，我们首先使用显式回归方法，以我们采用这种鲁棒性，并利用它作为一个约束。我们采用等照度线曲率特征，使眼睛中心定位更准确，其准确度已在先前的研究证明。减少，上述方法之间的重建误差，被认为是最接近的近似的眼睛中心位置。因此，我们结合外显形回归等曲率特征的分析来分别达到鲁棒性和精确。在实验中，我们使用

  3. 所属分类：其它

  1. 基于强度PCNN的静态图像人脸识别

  2. 为了减少人脸图像中姿势、表情和光照等因素对人脸识别的影响,引用了一种基于脉冲发放强度的脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的人脸特征提取方法。不同人脸图像具有不同的灰度特征,将人脸图像输入PCNN模型后可以得到各个图像特定的脉冲发放强度矩阵。实验利用脉冲强度矩阵作为人脸特征,并结合距离分类器——余弦距离进行人脸识别。仿真实验表明,基于强度PCNN模型提取的特征能刻画出人脸的细节,对于不同姿势、表情及面部明显遮挡物的人脸图像,具有较好的识别结果。该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38653296

  1. 基于眼睛位置的头部姿势识别方法及其在鼠标操作中的应用

  2. 提出了一种基于眼睛位置的头部姿势识别方法。 首先，使用肤色方法检测脸部，并基于脸部的灰色渐变来定位眉毛和眼部区域。 接下来，使用边缘检测圆法确定瞳Kong圆。 最后，根据眼睛位置信息识别头部姿势。 所提出的方法具有较高的识别精度，并且对于面部表情和不同的头部姿势具有鲁棒性，并且可以在鼠标操作中使用。 实验结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：995kb
    • 提供者：weixin_38701683

  1. 稀疏改进的边缘费舍尔分析用于面部表情识别

  2. 边际Fisher分析（MFA）是一种有效的降维方法，可以提取有用的判别特征进行图像识别。 由于稀疏学习可以实现更好的泛化能力并减少识别任务中的计算量，因此本文将稀疏性引入MFA，并提出了一种新颖的稀疏改进MFA（SMMFA）方法用于面部表情识别。 SMMFA的目标是通过使用所得的稀疏投影矩阵来提取判别特征。 首先，提出了一种改进的MFA，以找到原始的投影矩阵。 与MFA相似，修改后的MFA还定义了类内图和类间图，以分别描述同一类中的几何结构和不同类之间的局部判别结构。 此外，修改后的MFA会删除

  3. 所属分类：其它

  1. 使用色彩空间的微表情识别

  2. 微表情是简短的非自愿面部表情，可显示真实的情感，因此有助于发现谎言。 由于它们的应用前景广阔，因此引起了各个领域研究人员的关注。 最近的研究表明，两个感知色空间（CIELab和CIELuv）为表达识别提供了有用的信息。 本文是国际模式识别会议论文的扩展版本，其中我们提出了一种新颖的色彩空间模型，即张量独立色彩空间（TICS），以帮助识别微表达。 在本文中，我们进一步证明了CIELab和CIELuv在识别微表达方面也有帮助，并指出了为什么这三种颜色空间可以实现更好的性能。 将微表达彩色视频剪辑视为

  3. 所属分类：其它

  1. 结合局部关键点集与测地线的三维人脸识别

  2. 为了克服面部表情变化导致的三维人脸识别精度不高的问题,提出了一种结合局部关键点集与测地线的三维人脸识别算法。首先,根据表情变化对人脸识别具有分区域影响的特性,将三维人脸划分出刚性区域和非刚性区域;然后将由鼻部和眼部组成的区域作为刚性区域,进行有效关键点检测,提取多种几何特征,构成局部描述子,进行相似度匹配;接着在非刚性区域提取测地线环带并进行相似度匹配;最后将两个区域的匹配程度进行加权融合,得到最终的匹配结果。该算法分别在Bosphorus和FRGC v2.0数据库上进行了实验验证,结果表明算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于AR-WLD和分块相似度加权的遮挡表情识别

  2. 针对非约束环境下, 局部遮挡可能会对表情识别造成干扰并影响最终判别结果的问题, 提出一种基于非对称邻域韦伯局部描述子(AR-WLD)和分块相似度加权的表情识别算法。在特征描述上, 相比传统的韦伯局部描述子 (WLD), AR-WLD将原有的方形邻域扩展成非对称邻域, 并进行了多尺度分析, 增强了算子的表征能力。在分类判别时, 为了区分不同面部区域对表情识别的贡献度, 对表情区域进行了不重叠分块; 引入了信息熵来衡量不同子块包含的不确定信息, 依据信息量定义相似性距离的权重; 通过分块相似度加权求

  3. 所属分类：其它

  1. 基于低像素人脸图像的表情识别

  2. 卷积神经网络的发展极大促进了面部表情识别技术的进步,为解决实际应用中图像识别的准确率受图像像素限制的问题,从三方面对低像素人脸图像的表情识别进行研究。首先根据研究对象像素低、特征复杂的特点,提出了一种改进的卷积神经网络。其次对图像进行基本的预处理操作后,又增加了图像增强处理,作为改进卷积神经网络模型的输入。最后将模型的输出结果进行决策融合,得到最终的识别结果。实验表明,该方法在CK+数据集上取得了良好的效果,且识别准确率较高、效果稳定、泛化能力强。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于注意力模型的面部表情识别算法

  2. 深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于超像素分割的IPPG活体皮肤检测

  2. 针对现有活体皮肤检测方法精度不高、实时性较差的问题,提出一种基于超像素分割的成像式光电容积描记(IPPG)活体皮肤检测(SPASD)算法。利用零参数简单线性迭代聚类算法将图像分割为多个超像素子块;然后通过IPPG技术并行提取各子块中的脉搏波信号;最后利用支持向量机对提取到的信号进行训练分类,进而实现活体皮肤的实时检测。实验结果表明,SPASD算法可以有效提高活体皮肤的检测精度和实时性,其检测精度达92.02%。所提方法在人脸防骗、非接触生理信号检测、面部表情识别等领域具有应用前景。

  3. 所属分类：其它

  1. 结合局部二值模式和梯度特征的双通道表情识别

  2. 为了进一步提高表情识别准确率,提出一种结合局部二值模式(LBP)和梯度特征的双通道卷积神经网络表情识别算法。首先对采集得到的图像进行预处理,生成对应的梯度图像和LBP图像。针对单一特征对人脸信息表征不全面的问题,将特征提取网络分为两个通道,通道一输入梯度图像,提取人脸结构特征,从而更好地对人脸的全局信息进行描述,且对光照变化具有良好的鲁棒性;通道二输入LBP图像,提取人脸纹理特征以保留对五官边缘、亮点等微小特征的敏感性,两个特征相互补充,能够更加全面高效地对人脸特征进行表征,进而提高表情识别的准

  3. 所属分类：其它

  1. 基于局部先验约束的极低分辨率面部表情识别

  2. 为解决极低分辨率条件下面部表情识别困难的问题，提出一种基于局部先验约束的极低分辨率表情识别方法。通过一种基于局部位置先验约束的超分辨率重建算法与基于局部先验约束的协同表示算法保证重建与识别目标的一致性，最终有效实现对极低分辨率的面部表情图像的表情识别。在公开的JAFFE和CK+两个标准人脸表情库上的对比实验结果表明，本文算法对于极低分辨率的面部表情识别的性能更优。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于快速面部识别算法的学习状态统计分析系统

  2. 针对计算机智能辅助教学的需求，文中设计了基于人脸表情的学习状态统计分析系统。文中首先对人脸表情识别方法进行研究，并基于深度学习算法设计了系统的算法模块。该模块使用FEYOLO网络结构，同时在池化层与卷积层间加入Inception结构，减少网络参数1 620个，大幅度降低了网络的复杂度；网络使用SELU函数作为传递函数，缓解了在网络训练过程中的梯度爆炸。算法引入学习状态分析系统后，在自建的学生学习状态数据集上，经过对比实验表明，对于学生学习状态判别的准确度大于93%，优于系统现在使用的YOLO和V

  3. 所属分类：其它

« 12 »