公开(公告)号：CN107909019A

公开(公告)日：2018-04-13

申请号：CN201711085240.6

申请日：2017-11-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周丽芳 ,  文佳黎 ,  李伟生

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/56 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00221 ,  G06K9/56 ,  G06K9/6256

Abstract: 本发明请求保护一种基于TI-SPCA的自动人脸对齐及识别方法，属于模式识别技术领域。所述方法主要包括以下步骤：首先针对训练集中的样本生成镜像图像，再利用数学中的奇偶分解原理生成奇偶对称图像；对奇偶图像集分别使用对称主成分分析，根据特征值大小选取相应的特征向量，形成初始的特征空间；利用该特征空间初始化下一阶段的迭代学习，结合同时反向合成算法，交替迭代更新扭曲参数和编码参数，最终得到一个旋转不变的特征空间，对平面内旋转的人脸图像进行自动对齐，进而可进行人脸识别。本发明具有更为鲁棒的性能。此外，本发明所提方法还可与其它特征提取算子相结合，取得优异的识别率。

公开(公告)号：CN108717527A

公开(公告)日：2018-10-30

申请号：CN201810458899.X

申请日：2018-05-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 周丽芳 ,  文佳黎 ,  李伟生 ,  雷帮军 ,  李佳其

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，具体为一种基于姿态先验的人脸对齐方法，包括以下步骤：采用主动表观模型，在非限制环境下的人脸库上，建立人脸图像的形状模型和表观模型；训练阶段根据每幅人脸图像的特征点，按照人脸姿态的不同，分别建立正脸模型、左偏模型和右偏模型；测试阶段-利用测试集人脸图像中的特征三角形，选择合适的模型作为人脸的初始模型；最小化模型与测试集人脸图像间的残差，根据同时反向合成算法SIC来交替迭代更新扭曲参数和表观参数，实现匹配；本发明在训练阶段根据姿态的不同分别建立了正脸模型、左偏模型和右偏模型；在搜索阶段，利用特征三角形自动选择合适的模型作为人脸的初始模型，从而避免了姿态变化对初始模型的干扰。