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摘要:
提出了一种从粗糙到精细估计脸部特征点和表情区域的方法。利用帧间的运动信息把分析的对象分割出来;在得到的整个运动对象后,分割出头部;对头部边沿图像作进一步分析,得到脸部区域;再在脸部区域定位下巴、嘴角、鼻孔和眼睛中心的位置及嘴巴和眼睛的表情区域.这种逐级定位的方法,以前级结果作为知识,从而降低了计算量;同时,也提高了参数估计的可靠性.采用综合帧内和帧间分析结果,进一步提高了系统的鲁棒性。
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文献信息
篇名 人脸序列图像的特征自动提取方法研究
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 图像分析 模型基图像编码 特征提取
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 142-146
页数 5页 分类号 TN919.81|TN911.73
字数 3238字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2001.02.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姚庆栋 浙江大学信息与通信工程研究所 107 768 16.0 21.0
2 刘云海 浙江大学信息与通信工程研究所 14 66 5.0 7.0
3 虞露 浙江大学信息与通信工程研究所 52 591 13.0 23.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像分析
模型基图像编码
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导