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摘要:
针对级联回归模型依赖形状初始化且结构复杂使其在人脸特征点定位中速度慢、精度低的问题,提出了改进的级联回归人脸特征点定位算法.采用仿射变换参数回归初始化人脸形状,使变换后的初始形状更接近真实人脸以提高模型的收敛速度和精度;在各特征点局部区域构造随机蕨局部学习器,并学习得到易于计算且高度稀疏的二值化特征应用提高模型的速度;对二值化特征使用全局线性回归求得形状增量,实现特征点定位.仿真实验结果表明:相比于原算法,所提算法在LFPW,HELEN,AFW库上定位误差平均降低了11%,定位时间平均减少了14%.
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文献信息
篇名 改进级联回归模型的人脸特征点定位
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 级联回归模型 人脸特征点定位 仿射变换 初始化 随机蕨 全局线性回归
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 58-61
页数 4页 分类号 TP391
字数 3780字 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000-9787(2018)04-0058-04
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 杨慧中 江南大学物联网工程学院 228 1844 20.0 33.0
2 于凤芹 江南大学物联网工程学院 143 708 12.0 18.0
3 陈莹 江南大学物联网工程学院 101 401 10.0 14.0
4 贾项南 江南大学物联网工程学院 3 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
级联回归模型
人脸特征点定位
仿射变换
初始化
随机蕨
全局线性回归
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
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
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43
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