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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
1
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
多特征融合的驾驶员疲劳检测研究
被引量：
9
2
作者
黄占鳌
史晋芳
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第11期1750-1754,共5页
针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本...
针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本数据库,并构建朴素贝叶斯分类器进行疲劳判断。当驾驶员出现疲劳驾驶时及时给以警告信息,以预防交通事故发生。在实际的驾驶环境视频测试结果中,驾驶员疲劳状态的判别平均准确率达到了94.87%,具有较好的性能。
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关键词
驾驶员疲劳检测
监督下降算法
多特征值融合
朴素贝叶斯分类器
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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
多特征融合的驾驶员疲劳检测研究
被引量：
9
2
作者
黄占鳌
史晋芳
机构
西南科技大学制造科学与工程学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第11期1750-1754,共5页
基金
西南科技大学博士基金项目(16ZX7119)资助
文摘
针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本数据库,并构建朴素贝叶斯分类器进行疲劳判断。当驾驶员出现疲劳驾驶时及时给以警告信息,以预防交通事故发生。在实际的驾驶环境视频测试结果中,驾驶员疲劳状态的判别平均准确率达到了94.87%,具有较好的性能。
关键词
驾驶员疲劳检测
监督下降算法
多特征值融合
朴素贝叶斯分类器
Keywords
driver′s fatigue detection
supervised descent method
multi-feature fusion
naive Bayesian classifier
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多特征融合的驾驶员疲劳检测研究
黄占鳌
史晋芳
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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