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一种鲁棒高精度的人脸三维运动跟踪算法被引量：2: 2014年; 提出了一种在粒子滤波框架下的结合在线外观模型(online appearance model,OAM)和柱状人头模型(cylinder head model,CHM)的人脸三维运动跟踪方案,具体包括:1)融合多种观测信息来降低OAM的光照敏感性和个体相关性;2)针对OAM适合跟踪局部运动但在大姿态下会跟踪失败的问题,将OAM与适合于大姿态下全局运动跟踪的CHM结合起来,在当前帧将CHM匹配得到的全局运动参数作为OAM匹配的初始值,将OAM匹配得到的人脸运动参数作为下一帧CHM匹配的初始值;3)基于局部优化和改进重采样来改进粒子运动滤波策略.实验表明:该系统在大姿态、表情剧烈变化、遮挡和强光照下能得到较好的跟踪效果,且OAM+CHM的跟踪正确率高于OAM的24%,OAM+CHM的姿态跟踪范围大于OAM的11%.主观实验表明:由跟踪得到的人脸运动参数合成的虚拟人脸具有较高的辨识度.; 於俊汪增福; 关键词：粒子滤波信息融合

结合色度和纹理不变性的运动阴影检测被引量：10: 2014年; 目的在运动检测中,运动物体产生的阴影常常被错误地检测为运动物体本身,为了将阴影从检测结果中消除,提出一种色度不变性和纹理不变性相结合的运动阴影检测方法。方法首先从阴影的物理模型出发,直接在RGB颜色空间利用色度不变性来获得候选阴影区域,然后根据颜色信息对候选阴影区域进行分割,对每个子区域,利用一种基于局部二值模式的指标来度量其与对应背景区域的纹理相似程度,进而判断该子区域是否是阴影,从而得到最终的检测结果。结果在公开测试集上的实验结果表明本文方法可以有效地检测出运动阴影,相对于几种常用的阴影检测算法具有一定的优势。结论实验结果表明,在多类复杂场景中,本文方法都能有效地将运动阴影检测出来,具有较强的鲁棒性。; 殷保才刘羽汪增福; 关键词：运动物体检测运动阴影检测局部二值模式

面向人机接口的多种输入驱动的三维虚拟人头被引量：2: 2013年; 面向人机接口领域,文中提出了一个可由多种输入驱动的三维虚拟人头系统.该系统具有如下特性:(1)由视频、文本和语音多种输入驱动,增加了与人交互的多样性;(2)在粒子滤波框架下根据在线外观模型跟踪视频中的人脸三维运动,并且融合多种观测信息来降低在线外观模型的光照敏感性和个体相关性;(3)参数模型和肌肉模型相结合的三维人脸动画,在保持生理结构的基础上描述人脸运动,进而达到高真实感,同时大大降低了计算量;(4)在保持正确率的前提下,采用三音子模型降低了可视化协同发音模型的计算复杂度.对该虚拟人头的客观和主观测试验证了其在人机交互上的有效性.; 於俊汪增福; 关键词：人机接口人脸动画

基于SIFT特征匹配的实时鲁棒视频去抖动系统被引量：4: 2014年; 面向视频去抖动领域,提出了一个实时系统。在有效地利用尺度不变特征转换算法的鲁棒特征提取特性和随机采样一致算法的鲁棒拟合特性的基础上,所提系统可以根据运动参数的变化剧烈程度,自动调整低通滤波器的尺寸来确定抖动参数以实现图像补偿,从而有效地避免了过稳和欠稳现象;所提系统将丰富的视频参考信息与图像纹理合成算法结合起来,有效地提高了输出视频的稳定性和完整性。客观实验结果表明,该系统在峰值信噪比和耗时方面具有较好的综合优势。主观实验结果表明,所提系统在消除抖动视频中让人不舒适感方面具有较好的优越性。; 於俊汪增福; 关键词：图像匹配视频修复

极低码率下的2D-3D人脸视频编解码被引量：4: 2013年; 针对动态变化背景下的人脸视频编解码问题,该文提出了一种2D-3D混合编解码系统;具体包括:(1)基于多种观测信息,在线外观模型和粒子滤波的人脸三维运动跟踪;(2)结合参数模型与肌肉模型的3D人脸动画合成;(3)基于头发检测和3D头发模型的头发合成;(4)无缝地拼接前景的三维编解码结果和背景的二维编解码结果.在极低码率下,客观实验表明,该系统在编码效率和解码质量上有较好的综合优势.主观实验表明,该系统的解码结果在脸部具有较高的辨识度.; 於俊汪增福; 关键词：视频编解码人脸动画

面向情感语音转换的韵律转换方法被引量：9: 2014年; 面向情感语音转换,该文提出了一种韵律转换方法。该方法包含基频转换和时长转换两个部分,前者选择离散余弦变换(DCT)参数化基频,根据基频的层次结构特点,将基频分解为短语层和音节层两个层次,使用基于混合高斯模型(GMM)的转换方法对两个层次分别进行转换;后者使用基于分类回归树(CART)的方法以声韵母为基本单位对时长进行转换。一个包含三种基本情感的语料库用作训练和测试,客观评测以及主观评测实验结果显示该方法可有效进行情感韵律转换,其中悲伤情感在主观实验中达到了接近100%的正确率。; 李贤於俊汪增福; 关键词：混合高斯模型离散余弦变换对数域均方根误差高斯分布

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