| [页数] 7 [字数] 4308 [目录] 摘要 1 引言 2 系统的主要构成部分 3人脸的识别 4图像衰老绘制 5系统的实际应用 参考文献 [原文] 1 引言 生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的最理想依据。这其中，利用人脸特征进行身份验证又是最自然最直接的手段，与指纹、虹膜、掌纹等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好，方便，易于为用户所接受。但人脸特征存在随时间变化的特性，其生理衰老变化直接影响着识别性能。人脸衰老比较明显的外部表现，主要是面部的皱纹，包括眼睑下垂、嘴角下拉等，使面部随时间发生较大变化。这样就给采用现有人脸库在较长时间后再对特定人进行人脸识别造成了很大的困难。如果能够通过现有的图像信息特征，在充分考虑分析了衰老可能性变化后用计算机来模拟人脸生理衰老这一过程，使用户可以预测若干年后的面貌，无疑增强了人脸识别技术的功能，同时大大简化了人脸库需不断更新的问题。 基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统可以在识别提取当前人脸特征的基础上，通过对皮肤、人脸轮廓等的分析，以数学建模为基础，利用数学模型实现图像的变形、过渡，并结合最新的人脸衰老绘制技术，合成出一段时间后已发生自然衰老变化的人脸图像。 2 系统的主要构成部分 基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统主要分为五部分：图像采集、人脸识别、面部特征分析、图像衰老绘制和合成图像输出，如图1所示。下面分别阐述该系统中主要技术的实现方法。 图1 基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统结构图 3人脸的识别 计算机人脸识别是一种重要的人机多维行为交互方式，人脸的识别分为人脸的定位和识别两个步骤。人脸定位就是在照片(静态图像)或视频(动态图像)中标出人脸所在的位置，把人脸选取出来，一般而言需要根据人脸特征点的抽取结果进行分析。 [2]完整的人脸识别系统涉及到决定照片或视频中有无人脸，并计数，定位，定出大小，然后根据数据库识别出个人，可能的话还要识别表情，以及根据脸的图像做出描述（瓜子脸，丹凤眼等等就是日常生活中“描述”的例子），或者反过来根据描述挑选匹配的人脸图像...... [摘要] 人脸衰老绘制是人脸识别的深入研究，本文介绍了一种能够根据现有图象合成出若干年后衰老图像的基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统，并介绍了该系统的核心技术。 [参考文献] [1] 宋宇，周激流，何坤，刘智明，黎奎. 多尺度人脸特征提取. 计算机应用研究. 2005 [2] 朱小艳，汪晓华. 人脸识别的分析与实现. 商丘职业技术学院学报，2005.10 [3] 佚名. 成熟皮肤的衰老. 西部美容网. http://www.westmr.com [4] 晏洁，宋益波，高文. 预知“未来相貌”的人脸图像智能系统问世. http://www.enorth.com.cn，2004.12 [5] 王兆其，高文. 人脸识别信息化时代的“以貌取人”. 中国学术期刊全文数据库，2006.1 [原文截取] 基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统 摘要 人脸衰老绘制是人脸识别的深入研究，本文介绍了一种能够根据现有图象合成出若干年后衰老图像的基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统，并介绍了该系统的核心技术。 关键词 人脸识别 肤色测试 衰老绘制 小波 1 引言 生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的最理想依据。这其中，利用人脸特征进行身份验证又是最自然最直接的手段，与指纹、虹膜、掌纹等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好，方便，易于为用户所接受。但人脸特征存在随时间变化的特性，其生理衰老变化直接影响着识别性能。人脸衰老比较明显的外部表现，主要是面部的皱纹，包括眼睑下垂、嘴角下拉等，使面部随时间发生较大变化。这样就给采用现有人脸库在较长时间后再对特定人进行人脸识别造成了很大的困难。如果能够通过现有的图像信息特征，在充分考虑分析了衰老可能性变化后用计算机来模拟人脸生理衰老这一过程，使用户可以预测若干年后的面貌，无疑增强了人脸识别技术的功能，同时大大简化了人脸库需不断更新的问题。 基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统可以在识别提取当前人脸特征的基..... |
基于肤色测试人脸识别算法的图像合成系统
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