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基于主元分析的人脸特征点定位算法的研究
被引量：
10
1
作者
王琢玉
贺前华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2581-2583,共3页
研究了一种基于主元分析的人脸目标区域定位算法。首先对训练集中的头肩像通过手工定位嘴部区域,进行PCA训练提取嘴部的主元特征矢量(eigenmouth);然后在输入图像人脸初定位的基础上,利用嘴部的主元特征,通过最小剩余误差能量的判决准...
研究了一种基于主元分析的人脸目标区域定位算法。首先对训练集中的头肩像通过手工定位嘴部区域,进行PCA训练提取嘴部的主元特征矢量(eigenmouth);然后在输入图像人脸初定位的基础上,利用嘴部的主元特征,通过最小剩余误差能量的判决准则实现人脸嘴部区域的自动定位。其间,引入了受限窗扫描策略以提高算法的效率;并利用两种空间定位后相似度比较判决的方法大大提高了算法的鲁棒性。实验证明此方法具有简单易实现、定位精确度高、鲁棒性好的优点。
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关键词
主元分析
特征嘴
最小剩余误差能量
相似度
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题名
基于主元分析的人脸特征点定位算法的研究
被引量：
10
1
作者
王琢玉
贺前华
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2581-2583,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60172064)
广东省自然科学基金资助项目(36562)
文摘
研究了一种基于主元分析的人脸目标区域定位算法。首先对训练集中的头肩像通过手工定位嘴部区域,进行PCA训练提取嘴部的主元特征矢量(eigenmouth);然后在输入图像人脸初定位的基础上,利用嘴部的主元特征,通过最小剩余误差能量的判决准则实现人脸嘴部区域的自动定位。其间,引入了受限窗扫描策略以提高算法的效率;并利用两种空间定位后相似度比较判决的方法大大提高了算法的鲁棒性。实验证明此方法具有简单易实现、定位精确度高、鲁棒性好的优点。
关键词
主元分析
特征嘴
最小剩余误差能量
相似度
Keywords
PCA （ Principal Component Analysis）
eigenmouth
LREE （ Least Residual Error Energy）
comparability mearsurement
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主元分析的人脸特征点定位算法的研究
王琢玉
贺前华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
10
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