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面向数字娱乐的人脸线条画生成: 2016年; 针对互联网环境下的数字娱乐应用,提出一个人脸线条画效果自动生成方法。该方法首先利用主动外观模型(AAM)在给定图像上提取人脸几何特征,进而根据几何特征提取人脸主要器官的局部图像块,然后利用自适应阈值方法对提取的图像块进行二值化处理,最后将各个局部二值化图像组合在一起形成人脸线条画效果。该方法能根据多种尺度的图像实现优化的线条画效果生成,这表明该方法具有较好的适用性,在二维卡通动画制作方面具有潜在的应用价值。; 张兰敏张剑; 关键词：自动特征提取自适应阈值

用SIFT词汇树实现的姿态无关的人脸识别被引量：8: 2013年; 自动人脸识别是智能视频监控的重要组成部分.为提高人脸姿态不确定时的识别准确率,提出一种姿态无关的识别方法.该方法分为训练与识别2个阶段:在训练阶段,利用样本图像的SIFT特征构造词汇树,基于该词汇树对每幅图像进行定量表示,并利用保局投影进行维度约减;在识别阶段,通过提取待识别图像的SIFT特征,利用已有词汇树表示图像,并通过保局投影得到低维特征,采用K近邻方法进行识别.实验结果表明,该方法在人脸姿态不确定的情况下能够有效地提高识别准确率.; 张剑何骅詹小四肖俊; 关键词：SIFT特征 K近邻保局投影

结合特征适配与拉普拉斯形变的3维人脸重建被引量：5: 2014年; 目的数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。方法该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取2维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。结论本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。; 张剑何骅詹小四肖俊; 关键词：可变形模型纹理合成 3维重建

基于重要区域识别和匹配的目标跟踪方法: 本文针对目标跟踪中的目标遮挡和变形等挑战展开研究，设计出基于重要区域识别和匹配的目标跟踪方法，以提升目标跟踪的准确度和成功率。本文基于重要区域识别来跟踪运动目标，试图更准确的确定跟踪目标的搜索范围以提高跟踪精准度和计算效...; 梁云龚杰文李亚桢张剑沈汉灵; 关键词：目标跟踪模板匹配算法

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张剑