面向彩色图像的人脸特征点定位算法研究

• 作者: 安高翔
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸特征点定位 K-SVD 形变部件模型 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 103-107
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 3654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.173132

摘要

人脸特征点定位技术为人脸图像处理与分析提供重要几何信息,是计算机视觉、图像分析和模式识别领域经典课题之一.以主动外观模型(AAM)为代表的传统面部特征定位算法易受人脸姿态和表情变化等影响,很难得到理想效果.以传统特征点定位模型为出发点,引入稀疏矩阵表示人脸特征基底,将K-SVD算法更新稀疏矩阵应用于高斯-牛顿形变部件模型(GN-DPM)的基底表示中,对传统形变部件模型进行改进.在此基础上,更新新模型的拟合优化算法,以提高传统形变部件模型的精确度.实验结果表明,采用该方法进行人脸特征点定位比现有的快速主动外观模型(Fast-AAM)具有更低的误差率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安高翔	北京工业大学城市交通学院	1	3	1.0	1.0