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摘要:
三维人脸识别技术中,人脸特征点的精确定位和匹配对后期的人脸识别起了极为关键的作用,为此提出了一种新的三维人脸特征点定位方法,利用矩阵特征分解求解每个特征点的基准平面,进而可用贝塞尔曲面来表达特征点附近的局部三维表面结构,对不同复杂结构的表面可用不同的精度描述,采用局部搜索和全局形状模型的约束相结合得到三维人脸特征点的精确定位.对三维人脸的特征点进行定位的实验结果证明,该方法比其他基于曲率分析的方法具有更精确的定位精度.
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文献信息
篇名 基于贝赛尔曲面的三维人脸特征点定位方法
来源期刊 复旦学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模式识别 人脸特征点定位 贝赛尔局部曲面模型 全局形状模型
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 117-123
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 4852字 语种 中文
DOI
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 张立明 复旦大学电子工程系 104 1550 23.0 34.0
2 关鹏 复旦大学电子工程系 2 32 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
人脸特征点定位
贝赛尔局部曲面模型
全局形状模型
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
复旦学报(自然科学版)
双月刊
0427-7104
31-1330/N
16开
上海市邯郸路220号
4-193
1955
chi
出版文献量(篇)
2978
总下载数(次)
5
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