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基于改进主动表现模型的人脸面部特征定位
被引量：
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作者
常虹
蒋建国
詹曙
《电视技术》
北大核心
2009年第7期84-86,共3页
采用主成分分析(PCA)作为统计分析方法的主动表现模型(AAM)是建立二维可形变模型的有效方法。提出一种将改进的AAM用于人脸面部特征定位的新方法,并与传统AAM进行比较,实验证明此方法要优于传统AAM。
关键词
独立成份分析
主动表现模型
主成份分析
人脸面部特征定位
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职称材料
题名
基于改进主动表现模型的人脸面部特征定位
被引量：
1
1
作者
常虹
蒋建国
詹曙
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《电视技术》
北大核心
2009年第7期84-86,共3页
基金
教育部博士点基金项目(20060359004)
教育部留学归国人员科研启动基金(413117)
文摘
采用主成分分析(PCA)作为统计分析方法的主动表现模型(AAM)是建立二维可形变模型的有效方法。提出一种将改进的AAM用于人脸面部特征定位的新方法,并与传统AAM进行比较,实验证明此方法要优于传统AAM。
关键词
独立成份分析
主动表现模型
主成份分析
人脸面部特征定位
Keywords
independent component analysis
active appearance model
principal component analysis
facial feature location
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进主动表现模型的人脸面部特征定位
常虹
蒋建国
詹曙
《电视技术》
北大核心
2009
1
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