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公开(公告)号：CN104851123B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201410049579.0
申请日：2014-02-13
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三维人脸变化模拟方法，包括：构建三维颅面数据库；颅面模型规格化；提取人脸老化及胖瘦变化规律；人脸老化及胖瘦变化模拟。本发明的方法同时考虑了老化和胖瘦的变化，能模拟因年龄增长和体重变化带来的人体外貌上的变化。本发明首次提出采用颅面CT数据来实现三维人脸的老化及胖瘦变化模拟。本发明在缺少三维时序人脸数据的情况下，能利用不同人的颅面数据，从中剔除“不同人”的影响，并挖掘出人脸的老化及胖瘦变化的规律。且本发明所采用的算法简单高效，模拟结果准确。可用于刑侦中寻找潜逃多年的罪犯；可以辅助医学整形美容；可以在影视娱乐中辅助化妆设计等。
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公开(公告)号：CN109344744A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811076388.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的人脸微表情动作单元检测方法，包括如下步骤：步骤1：设计深度卷积神经网络结构；步骤1.1：标记人脸及其中不同动作单元的矩形形状区域；步骤1.2：设计实现深度卷积神经网络，所述神经网络中包括了卷积层，捷径层及动作单元检测层，以对人脸及其不同表情动作单元区域信息进行学习，获取网络前向传播参数；步骤1.3：将人脸样本数据集中的样本数据作为神经网络输入数据；步骤2：根据步骤1中学习到的网络参数，实现人脸表情动作单元检测；步骤3：根据步骤2中检测到的人脸动作单元进行可视化输出。本发明所述的检测方法依托深层卷积神经网络，检测和识别人脸图像中的动作单元，能够提高检测的准确率和速度。
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公开(公告)号：CN103679816B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201310744688.X
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明涉及法医人类学、计算机图形学等领域中的一种面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法，主要步骤包括：步骤一，未知身源颅骨的三维建模；步骤二，未知身源颅骨的性别判别；步骤三，基于稠密点的面部软组织规律分析；步骤四，基于稠密点配准的颅骨面貌复原方法；步骤五，基于主成分分析的未知身源颅骨的面貌估计；步骤六，基于三维面貌模型的排查照片的生成。本发明提供的面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法能够快速实现未知身源颅骨的面貌复原，可为刑事案件侦查预测受害人的生前面貌。
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公开(公告)号：CN107423773A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201610344308.7
申请日：2016-05-23
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本申请提供了三维颅骨的自动配准方法和装置。本发明中，首先训练一个边缘类型分类器，然后对待配准三维颅骨进行边缘提取获得三维孔洞边缘，对所有三维孔洞边缘提取形状分布特征，采用边缘类型分类器对三维孔洞边缘自动分类为眼眶边缘、鼻框边缘等，然后对鼻框边缘上的所有边缘点进行PCA以此确定统一的坐标系，从而对待配准三维颅骨的初始位置和姿态进行调整，之后采用CPD算法根据待配准三维颅骨与参考颅骨边缘上的对应关系实现边缘区域的配准，最后采用CSRBF对待配准三维颅骨与参考颅骨配准误差大的区域进行调整，实现待配准三维颅骨与参考颅骨整个颅骨区域的精确配准。
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公开(公告)号：CN106485667A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510557845.5
申请日：2015-09-02
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种颅面复原方法：构建三维颅面数据库，其中至少包括N个颅面样本，N为大于1的正整数，每个颅面样本中分别包括：由一个三维颅骨模型和一个三维人脸模型组成的颅面模型，以及，颅面模型对应的属性；综合N个颅面样本，确定出三维人脸模型与三维颅骨模型以及属性之间的关联关系；获取待复原的三维颅骨模型及其对应的属性，根据所述关联关系，复原出待复原的三维颅骨模型对应的三维人脸模型。应用本发明所述方法，能够提高复原精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109344744B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201811076388.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的人脸微表情动作单元检测方法，包括如下步骤：步骤1：设计深度卷积神经网络结构；步骤1.1：标记人脸及其中不同动作单元的矩形形状区域；步骤1.2：设计实现深度卷积神经网络，所述神经网络中包括了卷积层，捷径层及动作单元检测层，以对人脸及其不同表情动作单元区域信息进行学习，获取网络前向传播参数；步骤1.3：将人脸样本数据集中的样本数据作为神经网络输入数据；步骤2：根据步骤1中学习到的网络参数，实现人脸表情动作单元检测；步骤3：根据步骤2中检测到的人脸动作单元进行可视化输出。本发明所述的检测方法依托深层卷积神经网络，检测和识别人脸图像中的动作单元，能够提高检测的准确率和速度。
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公开(公告)号：CN106485667B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201510557845.5
申请日：2015-09-02
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种颅面复原方法：构建三维颅面数据库，其中至少包括N个颅面样本，N为大于1的正整数，每个颅面样本中分别包括：由一个三维颅骨模型和一个三维人脸模型组成的颅面模型，以及，颅面模型对应的属性；综合N个颅面样本，确定出三维人脸模型与三维颅骨模型以及属性之间的关联关系；获取待复原的三维颅骨模型及其对应的属性，根据所述关联关系，复原出待复原的三维颅骨模型对应的三维人脸模型。应用本发明所述方法，能够提高复原精度。
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公开(公告)号：CN106780591B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201611048126.1
申请日：2016-11-21
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T7/593
Abstract: 本发明涉及一种基于颅面稠密对应点云的颅面形态分析及面貌复原方法，包括如下步骤：1颅骨稠密对应点云；2面貌稠密对应点云；3颅面形态关系可视分析；4基于软组织分区的颅面形态关系表示；5未知身源颅骨的面貌复原。本发明利用基于主成分系数的可视分析和最小二乘回归的定量表示方法，实现了颅面形态关系的分析，解决了颅面点云数据量大、主成分几何意义不易确定、颅面形态关系不易定量表示的问题。利用基于软组织厚度的颅面分区方法，克服了颅面形态关系复杂、不同区域间颅面形态关系不一致的问题，提高了颅面形态关系的准确性。最终利用基于分区的颅面形态关系，实现了未知身源颅骨的面貌复原。
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公开(公告)号：CN109978998A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910266815.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 北京师范大学 , 中国科学院古脊椎动物与古人类研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于面部软组织和形状空间的古人类颅面复原方法，包括以下步骤：(1)基于非刚性配准和主成分分析的统计形状模型；(2)待复原古人类颅骨三维模型的点云稠密对应；(3)基于面部软组织厚度计算面部几何形状；(4)基于面貌统计形状模型的面貌几何形状优化；(5)基于反馈评价的颅面复原结果交互编辑。实现了面貌复原结果几何形状的优化，提高了颅面复原结果的准确性。
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公开(公告)号：CN103679816A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310744688.X
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明涉及法医人类学、计算机图形学等领域中的一种面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法，主要步骤包括：步骤一，未知身源颅骨的三维建模；步骤二，未知身源颅骨的性别判别；步骤三，基于稠密点的面部软组织规律分析；步骤四，基于稠密点配准的颅骨面貌复原方法；步骤五，基于主成分分析的未知身源颅骨的面貌估计；步骤六，基于三维面貌模型的排查照片的生成。本发明提供的面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法能够快速实现未知身源颅骨的面貌复原，可为刑事案件侦查预测受害人的生前面貌。
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