异质人脸图像合成及其应用研究
发布时间:2021-08-24 06:03
成像技术的不断进步提供了不同类型的图像形态,称之为异质图像。以人脸图像为例,现有技术可以得到某人的可见光图像、近红外图像、热红外图像以及素描画或线条画等。这些不同类型的图像在不同的表达空间给出了同一目标的丰富多彩的描述和刻画,它们之间既存在冗余也存在互补,让人们能够全面地认识事物的本质特性。其互信息的有效挖掘与利用,可加深对对象的感知理解,对公共安全与媒体娱乐等领域有广泛应用价值,也将是未来物联网中的重要信息形态。不同类型的成像传感器所生成的图像具有不同的用途,传统信息处理研究的重点是多传感器之间的信息融合,以获得目标更全面的描述。而在实际应用中有可能存在传感器的缺失,即个传感器只得到了幅图像,这时就需要根据既有传感器采集到的图像生成缺失传感器的图像,即异质图像合成问题。本文以人脸的可见光图像(照片)和素描画像之间的相互转换为例,探索研究异质图像间的合成方法,重点研究人脸照片和画像成像机理和信息表达方式之间的映射关系,考察所合成图像的质量以及基于合成图像的一些应用如基于画像的人脸识别等。论文的主要创新性概括为:1.提出一种自适应确定相关特征个数的稀疏特征选择方法。现有的方法在选择近邻时...
【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:127 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 本文的主要工作以及章节安排
第二章 异质人脸图像合成模型分析及对比研究
2.1 引言
2.2 基于子空间学习的人脸图像合成方法
2.2.1 基于线性子空间学习的方法
2.2.2 基于流形学习的方法
2.3 基于稀疏表示的人脸图像合成方法
2.3.1 稀疏表示
2.3.2 基于稀疏表示的人脸图像合成方法
2.4 基于贝叶斯学习的人脸图像合成方法
2.4.1 基于嵌入式隐马尔科夫模型的人脸图像合成方法
2.4.2 基于马尔科夫随机场的人脸合成方法
2.5 小结
第三章 基于稀疏特征选择的异质人脸图像合成
3.1 引言
3.2 稀疏特征选择
3.3 实验结果与分析
3.4 小结
第四章 基于幻象技术的异质人脸图像合成
4.1 引言
4.2 人脸幻象
4.3 细节增强的人脸画像-照片合成方法
4.4 实验结果与分析
4.5 小结
第五章 基于直推式学习的异质人脸图像合成
5.1 引言
5.2 基于直推式学习的人脸画像合成方法
5.2.1 概率模型
5.2.2 算法优化实现细节
5.2.3 算法复杂度
5.3 实验结果与分析
5.4 小结
第六章 合成人脸画像的质量评价
6.1 引言
6.2 图像质量评价算法
6.3 合成人脸画像质量评价库的构建
6.4 客观质量评价及分析
6.5 小结
第七章 异质人脸图像合成的应用
7.1 引言
7.2 人脸对齐
7.3 基于画像-照片合成的人脸识别
7.4 小结
第八章 总结与展望
8.1 研究结论
8.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】:
博士论文
[1]视觉信息质量感知模型及评价方法研究[D]. 何立火.西安电子科技大学 2013
[2]人脸画像—照片的合成与识别方法研究[D]. 肖冰.西安电子科技大学 2010
[3]基于视觉感知的影像质量评价方法研究[D]. 路文.西安电子科技大学 2009
本文编号:3359426
【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:127 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 本文的主要工作以及章节安排
第二章 异质人脸图像合成模型分析及对比研究
2.1 引言
2.2 基于子空间学习的人脸图像合成方法
2.2.1 基于线性子空间学习的方法
2.2.2 基于流形学习的方法
2.3 基于稀疏表示的人脸图像合成方法
2.3.1 稀疏表示
2.3.2 基于稀疏表示的人脸图像合成方法
2.4 基于贝叶斯学习的人脸图像合成方法
2.4.1 基于嵌入式隐马尔科夫模型的人脸图像合成方法
2.4.2 基于马尔科夫随机场的人脸合成方法
2.5 小结
第三章 基于稀疏特征选择的异质人脸图像合成
3.1 引言
3.2 稀疏特征选择
3.3 实验结果与分析
3.4 小结
第四章 基于幻象技术的异质人脸图像合成
4.1 引言
4.2 人脸幻象
4.3 细节增强的人脸画像-照片合成方法
4.4 实验结果与分析
4.5 小结
第五章 基于直推式学习的异质人脸图像合成
5.1 引言
5.2 基于直推式学习的人脸画像合成方法
5.2.1 概率模型
5.2.2 算法优化实现细节
5.2.3 算法复杂度
5.3 实验结果与分析
5.4 小结
第六章 合成人脸画像的质量评价
6.1 引言
6.2 图像质量评价算法
6.3 合成人脸画像质量评价库的构建
6.4 客观质量评价及分析
6.5 小结
第七章 异质人脸图像合成的应用
7.1 引言
7.2 人脸对齐
7.3 基于画像-照片合成的人脸识别
7.4 小结
第八章 总结与展望
8.1 研究结论
8.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】:
博士论文
[1]视觉信息质量感知模型及评价方法研究[D]. 何立火.西安电子科技大学 2013
[2]人脸画像—照片的合成与识别方法研究[D]. 肖冰.西安电子科技大学 2010
[3]基于视觉感知的影像质量评价方法研究[D]. 路文.西安电子科技大学 2009
本文编号:3359426
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