一种改进的提取人脸面部特征点的AAM拟合算法

• 作者: 周凌 彭小宁 王磊 邹北骥
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: AAM 拟合算法 反向组合算法 人脸特征点提取
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1424-1427
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.08.014

摘要

AAM(Active Appearance Model)是一种用来提取人脸特征点的有效方法,由人脸动态表观建模和拟合算法两部分组成.在多种AAM拟合算法中,反向组合法以快速高效著称.但在遇到外物遮挡时,AAM算法的拟合效果会变差.本文在反向组合法的基础上提出了一种基于分层细化掩模的改进算法.实验结果表明,该算法能较好地去除干扰并保留对拟合有用的信息,具有较强的抗干扰鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	中南大学信息科学与工程学院	58	477	11.0	20.0
5	邹北骥	中南大学信息科学与工程学院	118	1203	18.0	29.0
7	彭小宁	中南大学信息科学与工程学院	18	175	8.0	13.0
13	周凌		1	35	1.0	1.0