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题名一种改进的AAM人脸特征点快速定位方法
被引量：14
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作者
范小九
彭强
Jim X Chen
夏旭
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
乔治梅森大学计算机科学系 美国弗吉尼亚
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期1354-1358,共5页
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基金
国家自然科学基金(60672099)
西南交通大学2009博士研究生创新基金资助课题
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文摘
传统的AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位改进方法通常关注于拟合效率上,没有具体考虑拟合初始位置和模型实例的特征,因此定位准确率和速度并不理想。该文提出了一种基于人脸特征检测和简单三维姿态估计的拟合初始位置改进和模型实例选择方法。首先采用Adaboost算法对图像中人脸特征进行预检测,然后充分利用YCbCr色彩空间人脸肤色特性对无法检测或检测不完全的图像进行特征提取,最后根据特征区域计算鼻尖坐标和人脸偏转角,合理调整拟合中心位置和模型实例,并在拟合过程中引入ATLAS(Automatically Tuned Linear Algebra Software)线性代数软件包,实现矩阵优化。基于IMM人脸库的仿真实验表明,该方法与传统反向组合AAM相比,拟合准确率提高约43%,时间消耗降低约62%。
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关键词
人脸识别
AAM
反向组合算法
ADABOOST
三维姿态估计
atlas
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Keywords
Face recognition
Active Appearance Model （AAM）
Inverse compositional algorithm
Adaboost
3D pose estimation
automatically tuned linear algebra software （atlas）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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