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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101763636B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910093891.9
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种视频序列中的三维人脸位置和姿态跟踪的方法，该方法使用基于主成份分析的可变形三维网格模型，通过最小化网格模型上的关键点与输入图像上的对应关键点的距离，使模型拟合使用者的头部形状。利用三维模型以及初始化阶段获得的人脸纹理，可以渲染出不同姿态下的人脸图像。在渲染出的图像中选择特征点，并在输入图像上搜索对应位置，使用随机采样方式去除特征匹配错误，然后根据特征点之间的对应关系估计模型姿态变化参数，实现假设的状态更新。使用平均归一化互相关计算渲染图像与实际图像的距离，实现假设权重的计算，获得跟踪结果。实验表明，这种跟踪方法可以有效地对视频中的三维头部姿态进行跟踪。
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公开(公告)号：CN101763636A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910093891.9
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种视频序列中的三维人脸位置和姿态跟踪的方法，该方法使用基于主成份分析的可变形三维网格模型，通过最小化网格模型上的关键点与输入图像上的对应关键点的距离，使模型拟合使用者的头部形状。利用三维模型以及初始化阶段获得的人脸纹理，可以渲染出不同姿态下的人脸图像。在渲染出的图像中选择特征点，并在输入图像上搜索对应位置，使用随机采样方式去除特征匹配错误，然后根据特征点之间的对应关系估计模型姿态变化参数，实现假设的状态更新。使用平均归一化互相关计算渲染图像与实际图像的距离，实现假设权重的计算，获得跟踪结果。实验表明，这种跟踪方法可以有效地对视频中的三维头部姿态进行跟踪。
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公开(公告)号：CN101777116B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN200910243734.1
申请日：2009-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明一种基于动作跟踪的脸部表情分析方法，特别涉及人脸多特征跟踪和表情识别技术方法，包括步骤：对输入视频图像进行预处理并进行人脸检测和人脸关键点定位，以确定人脸位置并进行归一化；采用三维参数化人脸网格模型对人脸和表情动作进行建模，提取鲁棒特征并结合在线学习方法对输入视频图像中人脸的位置、姿态及表情动作进行跟踪，实现快速和有效的人脸多特征跟踪；将跟踪得到的表情参数作为表情分析的特征，并采用一种改进的基于高斯基距离度量的模糊聚类算法进行表情分析，给出表情的模糊性描述。
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公开(公告)号：CN102402691A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201010278063.5
申请日：2010-09-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种对人脸姿态和动作进行跟踪的方法，包括步骤：步骤S1：从视频流中提取出逐帧图像，对输入视频第一帧图像或跟踪失败时进行人脸检测，获取人脸包围框；步骤S2：在上一帧图像迭代收敛后，正常跟踪时，对于上一帧图像中人脸区域一些纹理特征比较显著的特征点，在当前帧图像找到与之对应的这些特征点进行匹配，获得这些特征点的匹配结果；步骤S3：根据人脸包围框或特征点匹配结果对主动外观模型的形状进行初始化，得到当前帧图像中的人脸形状初始值；步骤S4：使用反转合成算法对主动外观模型进行拟合，获取人脸三维姿态和面部动作参数。本发明在普通的光照条件下实时在线全自动完成跟踪。
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公开(公告)号：CN101777116A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200910243734.1
申请日：2009-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明一种基于动作跟踪的脸部表情分析方法，特别涉及人脸多特征跟踪和表情识别技术方法，包括步骤：对输入视频图像进行预处理并进行人脸检测和人脸关键点定位，以确定人脸位置并进行归一化；采用三维参数化人脸网格模型对人脸和表情动作进行建模，提取鲁棒特征并结合在线学习方法对输入视频图像中人脸的位置、姿态及表情动作进行跟踪，实现快速和有效的人脸多特征跟踪；将跟踪得到的表情参数作为表情分析的特征，并采用一种改进的基于高斯基距离度量的模糊聚类算法进行表情分析，给出表情的模糊性描述。
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