唇读及其在生物特征识别中的作用

来源 :第一届中国情感计算及智能交互学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:baobeicucu
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本文主要介绍了目前lip-reading的研究现状,不同特征提取与选择对识别结果的影响以及采用具有先验知识的D-S理论进行唇读与语音的融化.
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针对传统的多人脸检测方法的时间复杂度高、准确率较低的缺点,提出一种基于改进遗传算法的多人脸检测方法.该算法使用人脸面部五官的结构特征和灰度分布特点、人脸面积等图像特征对人脸进行基于语义的描述,采用一种混沌变异的小生境遗传算法,对输入的图像从不同尺度上同时搜索人脸区域.通过实验,该算法适用于人脸五官完备的正面人脸图像.每幅图像人脸个数在3-5之间的正确率达到86﹪,每幅图的处理时间平均小于1秒.实验
在计算机图形学领域中计算机生成人脸表情是一顶具有挑战性的课题.本文对特定人脸的三维数据建模,根据Waters三维人脸肌肉模型在生成的人脸模型上定位线性肌和括约肌,并且给出三维空间中脸部线性肌肉和括约肌肉的变形计算方法.结合FACS系统定义的人脸肌肉的运动特点,模拟出特定人脸的悲伤、高兴、生气等几种表情.实验结果表明此种肌肉变形计算方法十分有效,生成的人脸表情真实感强.
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人脸检测是计算机视觉中非常活跃的研究课题,目前大多数人脸检测算法都是依靠灰度信息,却抛弃了彩色信息.而肤色检测在诸多计算机视觉算法中,是一个重要的处理步骤.为了提高检测的速度,本文通过对肤色在H、S空间分布的分析,建立了新的肤色分割公式,在Aspo Hyvarinen and Erkki Oja提出的算法基础上,提出了一种新的结合肤色和独立成分分析的人脸检测算法.
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个性空间是人工心理理论的一大应用领域,也就是人性化商品设计和考虑消费者心理的市场开发.通过对个性空间中的个性化服装选购系统所存在的问题的分析,首次提出了结合服装的设计理论与特点,用HSV颜色模型作为特征提取的手段,建立了一个改进的选购系统.通过训练样本和校检样本测试,以及用户对实验结果满意程度的调查,证明这种方法不仅可以极大的提高服装选购系统的精确度,较好的体现用户的选购心理,而且减少了特征数据库
图像情感语义研究的目的是希望计算机能够模拟和描述人观察图像后所引起的情感,使用带有主观感情色彩的语义表述图像,是一个具有挑战性的前沿课题.本文根据图像线条与人的动感感觉之间的联系,将图像线条倾斜度的分布做为图像特征,采用概率神经网络建立图像特征与图像动感之间的联系,实现了图像动感情感的机器评估,取得了较好的实验结果.
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随着计算机性能的提高和人机交互技术的发展,手势识别越来越受到人们的重视.但由于人手是复杂形变体,现有的方法对运动过程中手的形变的描述不够充分.本文从视觉角度提出了一种新的手势建模的方法-多尺度形状描述子.从分析手的基本形状入手,利用了圆形的轴对称和中心对称的几何特点,从多个尺度对手势进行形状描述,在一定程度上解决了手势的精细区分问题.