基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

人脸识别系统的构建

简单介绍了构建一个完整的人脸识别系统的硬件架构,初步谈了人脸识别系统设计中需要考虑的一些共性关键问题,如现场环境设计、摄像设备的选择与安装、人脸识别系统的设计流程、总体规划设计等。从工程应用的角度对人脸识别系统的开发步骤和相关技术做了较为详细的描述。     

混合Kalman滤波器与Chamshift人脸跟踪算法的研究

文章通过Kalman滤波器预测由Camshift算法检测到的人脸窗口在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的人脸跟踪.其中,Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Cam-shift跟踪在遮挡或者丢失跟踪物体的不足,可以大大提高人脸跟踪的正确率.     

人脸识别的认知思考

本文在综述人脸认知领域研究成果的基础上,给出两点有益于人脸识别技术研究和发展的意见,并从认知角度分析了人脸识别技术的发展问题,提出当前人脸识别技术的研究宜以人机交互为突破口的观点。     

基于MPEG-4的三维人脸动画

具有真实感的三维人脸动画是计算机图形学研究的一个重要分支,有着广泛的应用领域。如何在三维人脸模型上实时地模拟人脸的运动,产生具有真实感的人脸表情和动作,是其中的一个难点。该文在MPEG-4的三维人脸动画原理的基础上提出一种新的基于MPEG-4的、适宜于任意拓扑结构模型的三维人脸动画实现方法。该方法能够在FAP帧的驱动下实现真实感较强的三维人脸动画。     

人脸识别的刑法规制研究

人脸识别是一把双刃剑，既提高了身份认证核实效率实现了迅速便捷，却也产生了安全威胁的担忧与隐私泄露的顾虑。人脸识别的正当使用为社会生活带来了方便，但不正当使用人脸识别不但侵犯了个人自由，甚至严重危害到了财产、人身安全。通过考察2017～2022年28个涉人脸识别的刑事案件及其司法认定，对于具有严重社会危害性的不正当使用人脸识别的行为，目前前置法应对乏力存在不足，应当通过刑法予以规制和补足。人脸识别以人脸信息为主要内容，但侵犯公民个人信息罪无法有效规制不正当使用人脸识别的行为。借鉴国外对人脸识别的规制路径与我国司法实践中积累的成熟经验，我国应从立法和司法两个角度，依据民法、行政法等前置法的规定界定刑法所保护的人脸信息范围，辨析人脸识别涉及的法益属性，类型化分析不正当使用人脸识别行为的罪名认定，调整和完善相应量刑幅度，平衡人脸识别技术发展与规制不正当使用人脸识别行为的利益冲突。