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摘要:
为了完成人脸关键特征点的精确定位跟踪,提出一种改进的基于反向合成匹配算法的条件主动外观模型匹配及其初始化算法.该算法假设已知正面人脸的关键特征点,首先通过建立散乱点对应与标定点对应之间的映射,根据给定的正面人脸标定点对任意姿态的侧面人脸进行自动初始标定,映射关系由核岭回归算法学习得到;将该标定点作为人脸跟踪算法的初始化点,然后利用条件主动外观模型反向合成匹配算法建立正面与任意姿态人脸的外观和形状模型,并对模型参数进行迭代优化;最后得到最优的任意姿态人脸的轮廓点,完成人脸跟踪.实验结果证明,与同类方法相比,该算法表现出了良好的性能,可在较短的计算时间内获得较高的定位精度.
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文献信息
篇名 条件主动外观模型下的人脸特征点跟踪
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 主动外观模型 条件形状模型 核岭回归算法 反向合成匹配算法 人脸跟踪
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 510-518
页数 9页 分类号 TP391
字数 5819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 陈莹 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 101 401 10.0 14.0
5 艾春璐 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 4 26 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
主动外观模型
条件形状模型
核岭回归算法
反向合成匹配算法
人脸跟踪
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
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
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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