人脸图像数据

人脸图像数据Tag内容描述：<p>1、三维人脸扫描图像数据预处理 孔德慧 程世铨 尹宝才 胡永利 谷春亮 北京工业大学 计算机学院 多媒体与智能软件技术实验室 北京l00022 摘要 为构造基于知识学习的形变模型所需的规格化三维人脸库 提出一种纹理映射图数据结构及以点为处 理单元的分割三维人脸的方法 该结构将原始数据隐含的信息显性化 为激光扫描仪采集的真实三维人脸中分 离的采样点与纹理 2 部分数据建立双向映射关系 以保证数据操作和处。</p><p>2、IEEET 图样分析和机器智能汇刊 第 24 卷 第 5 期 2002 年 5 月冉艺琚翻译1 彩色图像中的人脸检测彩色图像中的人脸检测 Rein Lien Hsu Student Member IEEE Mohamed Abdel Mottaleb Member IEEE and Anil K Jain Fell。</p><p>3、人脸图像变形方法研究,报告人：戴礼青,2012年10月26日,报告提纲,人脸图像变形的概念 人脸图像点变形算法 实验结果,人脸图像变形的概念,人脸图像变形的概念,将一幅人脸图像进行夸张的扭曲处理 将一幅人脸图像进行美化 将一幅人脸图像渐变到另一幅人脸图像,人脸图像点变形算法,人脸图像点变形算法,人脸图像点变形算法 点变形算法是基于特征点的人脸图像变形算法，特征点的标记没有特殊的要求。 移动最小二乘人脸变形美化方法 薄板样条人脸变形美化方法,三. 实验结果,实验结果,人脸扭曲,(a)源图像,(b)扭曲后的图像,实验结果,人脸美化过程,(a)。</p><p>4、A1A0A2A5A3A7A4A6A10A2CENTRALSOUTHUNIVERSITY硕士学位论文论文题目基于图像的年龄估计与人脸年龄图像重构学科、专业控制理论与控制工程研究生姓名导师姓名及专业技术职称教授2007年4月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名日期年月日关于学。</p><p>5、平面教程：Photoshop人脸图像处理特技本教程主要介绍如何使用Photoshop中的画笔将照片中的人物头像绘制成数字人脸。教程思路：1. 新建文档2. 调整面部轮廓3. 调整笔刷效果4. 调节画面陈旧感5. 添加模糊效果制作步骤。</p><p>6、I 本科毕业设计（论文） 题目： 基于深度图像 的人脸建模 学 院 理学院 专 业 信息与计算科学 学生姓名 产海林 学生学号 201030470089 指导教师 刘利刚 杨晓伟 提交日期 2014 年 5 月 28 日 I 摘 要 随着三维数字化技术的不断发展， 三维建模有了广泛的应用。高精度三维扫描设备和高性能图形工作站的不断更新和发展，使得三维人脸建模成为计算机视觉与计算机图形学领域的 一个研究热点。三维人脸建模在电视电影制作 技术、游戏娱乐、虚拟环境、移动 通信、辅助医疗、形式鉴别等方面的应用也愈加广泛。 在本论文中，我们实现了 一个全自动。</p><p>7、基于PCA的人脸识别,1,3,2,2019/5/29,主要内容,PCA基本原理,主成分分析法（PCA）:,11,主成分分析法（即PCA，也称K-L变换）是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理的有效方法。 PCA用于统计特征提取构成了子空间法模式识别的基础。它从图像整体代数特征出发,基于图像的总体信息进行分类识别。 PCA方法由于在特征提取方面的有效性，在人脸识别方面得到了广泛的应用。,PCA,数据降维的一种方法 基本思想：设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，XP（比如p个指标），重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标（Fm）来代替原来。</p><p>8、人脸图像质量评价方法1 引 言人脸识别由于其非接触式、基本无须配合和操作隐蔽性强等优势，被认为是一种可广泛使用的生物特征识别技术，长期以来一直受到学术界和产业界的广泛关注1-4。然而，也正因为追求“无须配合”的实施效果，导致了人脸图像采集的随意性，图像之间差异较大、图像质量参差不齐的情况。采用低质量的人脸图像进行人脸识别，必然会导致识别准确率的下降2, 4。而长期以来，人脸识别的研究大都是基于预先准备好的图像质量一般较高的人脸库的，这与现实应用情况有很大的不同。因此尽管实验测试中的人脸识别准确率已经相当之。</p><p>9、目 录 1 引言 1 2 人脸识别 2 2 1 什么是人脸识别 2 2 2 人脸识别的前景与展望 3 2 3 人脸识别的优势与困难 4 2 3 1优势 4 2 3 2困难 4 3人脸识别的过程 4 3 1 人脸识别的整体过程 4 3 2预处理过程 5 4 预处理方法的研究 6 4 1 直方图均衡化 6 4 2灰度拉伸 7 4 3 中值滤波 8 4 4 同态滤波 9 5同态滤波预处理人脸识别 11。</p><p>10、山东建筑大学信息与电气工程学院课程设计说明书 课 程 设 计 说 明 书 题 目 图像人脸区域隐私保护系统设计 课 程 数字图像处理课程设计 院 部 信息与电气工程学院 专 业 电子信息工程 班 级 学生姓名 学 号 指导教师 完成日期 目录 摘要 3 1 设计目的 4 2 设计要求 5 3 设计内容 6 3 1 具体设计 6 3 1 1 图像输入。</p><p>11、人脸图像处理技术研究年龄识别【摘要】基于人脸图像的生物特征识别研究在近几年来取得了巨大的发展。与其它的生物特征相比，人脸特征具有自然性、不易仿冒性和非强制性等优点，使其在安全监控、身份验证、人机交互、视频检索等方面具有巨大的应用前景。人脸年龄估计的特征提取算法需要提取人脸区域的特征，人脸区域检测是人脸年龄估计的一个重要环节。本文首先介绍了人脸年龄估计的研究背景和国内外研究现状，并提出现阶段该研究所面临的问题。第二章介绍了人脸检测的方法和特征点定位方法，然后使用 PCA 方法对仿生特征进行数据降维，给。</p><p>12、香港理工大学的高光谱人脸数据库 香港理工大学的高光谱人脸数据库 PolyU HSFD The Hong Kong Polytechnic University Hyperspectral Face Database PolyU HSFD 数据介绍 数据介绍 The Biometric Research Centre UGC。</p>