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基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位
被引量：
9
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作者
成翔昊
达飞鹏
邓星
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期256-264,共9页
提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人...
提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人脸特征点的粗略位置,提取特征点粗略位置的邻域作为关键点区域;2）提出了一种结合多个局部描述子的方法,对关键点区域内人脸点集的子集进行筛选,提取出关键点。在特征点标记阶段,使用关键点集生成候选特征点组合,选择与特征点模型匹配程度最高的组合,将组合中的候选点标记为特征点。基于FRGC v2.0和Bosphorus数据集对算法进行了实验评估,并与一些经典方法的结果进行了对比分析。FRGC v2.0库上的特征点的平均误差为2.85-3.81 mm,总体检测成功率为96.5%,其中中性、温和以及极端表情下检测成功率分别为97.5%、97.0%和93.3%。Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是92%、95%和88%。实验结果表明,该算法具有较好的精度和效率,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性。
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关键词
三维
人脸
征
点
定位
监督下降算法
关键
点
检测
局部描述子
人脸特征点模型
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职称材料
题名
基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位
被引量：
9
1
作者
成翔昊
达飞鹏
邓星
机构
东南大学自动化学院
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期256-264,共9页
基金
国家自然科学基金(51475092,61462072,61628304)项目资助
文摘
提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人脸特征点的粗略位置,提取特征点粗略位置的邻域作为关键点区域;2）提出了一种结合多个局部描述子的方法,对关键点区域内人脸点集的子集进行筛选,提取出关键点。在特征点标记阶段,使用关键点集生成候选特征点组合,选择与特征点模型匹配程度最高的组合,将组合中的候选点标记为特征点。基于FRGC v2.0和Bosphorus数据集对算法进行了实验评估,并与一些经典方法的结果进行了对比分析。FRGC v2.0库上的特征点的平均误差为2.85-3.81 mm,总体检测成功率为96.5%,其中中性、温和以及极端表情下检测成功率分别为97.5%、97.0%和93.3%。Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是92%、95%和88%。实验结果表明,该算法具有较好的精度和效率,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性。
关键词
三维
人脸
征
点
定位
监督下降算法
关键
点
检测
局部描述子
人脸特征点模型
Keywords
3D facial landmark localization
supervised descent method
keypoint detection
local descriptor
facial landmark model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位
成翔昊
达飞鹏
邓星
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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