基于支持向量机的多姿态人脸特征定位

• 作者: 傅由甲 李见为 相入喜 黄鸿
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 人脸检测 人脸特征定位 眼睛检测 多姿态眼睛定位
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 专栏
• 页码范围: 7-10
• 分类号: TP391
• 字数: 4835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.17.002

摘要

提出一种多姿态人脸特征定位方法,在Adaboost定位的人脸区域中划分眼、鼻和嘴的搜索区域,利用眉眼和鼻嘴整体特征,通过大规模多姿态五官样本训练的支持向量机在搜索区域中确定候选眼、鼻及嘴区域.对候选眼、鼻及嘴区域进行筛选与合并以确定最佳位置,实现多姿态人脸上五官的准确定位.实验结果表明,该方法具有较好的精确性和鲁棒性,能适应复杂背景下表情变化的多姿态人脸上的眼、鼻及嘴的定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅由甲	重庆理工大学计算机科学与工程学院	12	29	3.0	4.0
3	李见为	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	93	1608	21.0	37.0
4	黄鸿	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	73	422	11.0	15.0
5	相入喜	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	3	52	2.0	3.0