主动形状模型中搜索过程与搜索空间的改进

• 作者: 何良华 胡蝶 蒋昌俊
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 主动形状模型(ASM) 主分量分析 面部对准
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 394-400
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.03.020

摘要

主动形状模型是近年来广泛使用的特征点对准算法.但是其搜索空间难以重构出现实中复杂多变的搜索对象.另外,搜索过程中由于没有提示或约束,故所得结果不稳定.因此,本文改进搜索空间与搜索过程,通过在搜索空间中加入主要形状变化子空间,重构模型更加泛化,利用搜索过程中的误差来分析搜索状态,反馈约束下一步的搜索方向和过程.这样的反馈、迭代搜索过程大大增加搜索过程的主动性和目的性,且搜索结果唯一.最终的人脸对准实验证明,本文的改进较大地提高了对准精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋昌俊	同济大学电子与信息工程学院	93	1492	18.0	36.0
2	胡蝶	复旦大学通信科学与工程系	13	28	3.0	4.0
3	何良华	同济大学电子与信息工程学院	20	138	6.0	11.0