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摘要:
嘴巴区域特征点的精确定位对于特征匹配、表情分析、唇形识别、驾驶行为分析等应用具有极其关键的作用。然而,用现有的人脸特征点定位算法进行人脸形状估计时,嘴巴区域特征点的定位误差相对较大。针对这一问题,提出了基于HSV颜色空间和基于卷积神经网络的两种嘴巴状态分类器以及一种基于局部特征点位置关系的强形状约束策略,并在此基础上提出了基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法,根据嘴巴状态标签对显式形状回归ESR算法的估计结果进行约束以获得更加准确的特征的位置。相比传统的ESR算法,该方法在保障人脸形状定位鲁棒性的同时,在Helen数据库和LFPW数据库上的嘴巴特征点定位准确度均明显提高。
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文献信息
篇名 基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 人脸特征点定位 ESR 嘴巴状态分类器 强形状约束 HSV颜色空间 卷积神经网络
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 578-585
页数 8页 分类号 TP183
字数 3811字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201602006
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 张丽萍 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 56 573 10.0 23.0
2 李卫军 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 31 502 10.0 21.0
3 董肖莉 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 6 32 4.0 5.0
4 宁欣 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 5 21 3.0 4.0
5 师亚亭 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸特征点定位
ESR
嘴巴状态分类器
强形状约束
HSV颜色空间
卷积神经网络
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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