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一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段,采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入,重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程,最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段,根据输入的低分辨率人脸图像,上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集,对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构,得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程,最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学 2021-04-13
基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法
一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法,包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块,分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块,并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块,进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块,重构出高分辨率人脸图像,进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题,利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建,同时进行 高分辨率图像后处理,进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。
武汉大学 2021-04-13
基于人脸与人体姿态分析的智能视觉关键技术及其产业化
一、项目简介 人体是视频监控、车辆辅助驾驶等应用领域中重点关注的目标。人脸和人体姿态的分析,易受光照、遮挡、穿着和复杂背景等因素的影响,研究的挑战极大。对人体的属性,尤其是人脸和人体姿态的智能分析,是计算机视觉和人工智能中的热点研究问题,也是视觉产业化急需突破的关键技术。 二、前期研究基础
厦门大学 2021-01-12
一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法
本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中,采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取,另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤,一并输入到全连接层,使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调
浙江大学 2021-01-12
一种语音同步驱动三维人脸口型与面部姿势动画的方法
本成果是获得授权发明专利的专利成果(ZL 201310080656.4)。该成果公开了一种语音同步驱动三维人脸口型与面部姿势动画的方法,通过用户输入新的语音信息,经过预处理之后,在虚拟人的人脸头像上合成与语音同步的口型动画和面部姿势动画。本发明具体包括两个阶段,在训练阶段,通过KNN和HMM的混合模型实现语音可视化建模;在合成阶段,通过用户输入新的语音信息,先进行语音信号的特征提取,再经过KNN和HMM混合模型生成与语音信号相对应的人脸面部姿势和口型帧序列参数,经过平滑处理后,使用Xface软件合成更加细腻、丰富的三维人脸动画。本成果不仅具有重要的理论研究价值,而且在可视通信、虚拟会议、游戏娱乐和教学辅助等领域有着广阔的应用前景。
西南交通大学 2016-06-27
人脸识别饮料自动售货机-小易3系列CVM-PC21DPC10.1A
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青岛易触科技有限公司 2021-09-09
一种基于多层形变模型的高保真人脸三维重建方法
本发明公开了一种基于多层形变模型的高保真人脸三维重建方法。所述方法以视频图像序列作为输入数据,经过光流特征点检测与·718·跟踪,人脸特征点提取与匹配、相机标定,从而利用运动恢复结构技术恢复相机参数与相机轨迹,提出了人脸多层次形变模型,进而进行纹理映射得到目标人脸的高保真人脸三维模型。本发明将形变模型技术与运动恢复结构技术结合起来,提出了人脸多层次形变模型,能够获得与目标人脸高度相似的重建结果,同时,本
华中科技大学 2021-04-14
人脸区域时域依赖性与全局率失真优化相结合的会话视频编码方法
本成果来自国家科技计划项目,为获得发明专利授权的专利成果(ZL201210004700.X)。该成果可应用于新一代视频监控、视频通信等领域。
西南交通大学 2016-06-27
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