基于相对角分布聚类和支持向量机的3维人脸特征点匹配技术的研究

• 作者: 冯筠 张德同 耿国华 麻宏静
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 相对角度分布 支持向量机 特征点定位 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 图像理解和计算机视觉
• 页码范围: 850-856
• 分类号: TP391
• 字数: 3930字
• 语种: 中文

摘要

人脸特征点自动定位及对应点匹配是计算机视觉和模式识别领域一个非常热门的研究方向,应用领域包括图像配准、对象识别与跟踪、3维重建、立体匹配等.通过相对角直方图分布和K均值聚类确定脸部特征点的聚类点集,再利用几何信息提取聚类点集的特征,进而采用支持向量机分类最终从点集中分离出39个脸部特征点.实验结果表明,此混合提取方法比单纯使用RAC得到了更好的匹配准确率,在给定的距离阈值范围内,50%的特征点定位准确率达到了100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿国华	西北大学信息科学与技术学院	497	5986	35.0	55.0
2	冯筠	西北大学信息科学与技术学院	57	259	9.0	12.0
3	张德同	西北大学信息科学与技术学院	13	92	6.0	9.0
4	麻宏静	西北大学信息科学与技术学院	1	3	1.0	1.0