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一种基于三维深度数据的脸部特征检测方法
被引量：
3
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作者
王跃明
吴朝晖
潘纲
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期652-656,共5页
提出了一种表征曲面上某点局部形状的新方法———曲率符号分布形状描述子(CurSignTration).根据高斯曲率和平均曲率的符号确定曲面上点的形状分类,对某点邻域内所有点的形状按编码进行统计,将统计结果归一化后得到的直方图作为该点的Cu...
提出了一种表征曲面上某点局部形状的新方法———曲率符号分布形状描述子(CurSignTration).根据高斯曲率和平均曲率的符号确定曲面上点的形状分类,对某点邻域内所有点的形状按编码进行统计,将统计结果归一化后得到的直方图作为该点的CurSignTration.CurSignTration描述了三维深度图像中某点邻域的形状分布状况,对给定的三维深度数据点建立了一种除坐标之外的特征信息.这种表征方法对平移、旋转及镜像变换具有不变性.结合基于外观的人脸特征检测方法,用CurSignTration可以对人脸的三维深度图像进行姿态不变的脸部特征检测.对15张三维深度人脸图像的特征点检测结果表明了CurSignTration的有效性.
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关键词
脸部特征检测
姿势恒定
三维深度数据
曲率符号分布形状描述子
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职称材料
一种用于脸部特征检测的分层概率模型研究
2
作者
石贵民
余文森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第20期154-160,共7页
脸部特征检测问题是计算机视觉领域的研究热点。因为脸部外观和形态随着条件的变化而变化,因此面部特征检测比较复杂。针对现有脸部特征检测算法的不足,提出一种已知图像测量数据后能够推断出真实脸部特征位置的分层概率模型。针对每个...
脸部特征检测问题是计算机视觉领域的研究热点。因为脸部外观和形态随着条件的变化而变化,因此面部特征检测比较复杂。针对现有脸部特征检测算法的不足,提出一种已知图像测量数据后能够推断出真实脸部特征位置的分层概率模型。针对每个脸部子部位的局部形态变化进行间接建模;通过搜索模型的最优结构和参数设置,在更高层次上学习脸部子部位、脸部表情和姿态间的联合关系。该模型综合利用了脸部子部位自下而上的形态约束以及脸部子部位间自上而下的关系约束来推断出脸部特征的真实位置。利用基准数据库进行了仿真实验。实验结果表明,该方法的检测性能要明显优于目前最新的人脸特征检测算法。
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关键词
脸部特征检测
分层概率模型
局部形态
约束
检测
误差
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职称材料
题名
一种基于三维深度数据的脸部特征检测方法
被引量：
3
1
作者
王跃明
吴朝晖
潘纲
机构
浙江大学计算机科学与工程学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期652-656,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60273059)
浙江省自然科学基金青年科技人才培养专项基金资助项目(RC01058).
文摘
提出了一种表征曲面上某点局部形状的新方法———曲率符号分布形状描述子(CurSignTration).根据高斯曲率和平均曲率的符号确定曲面上点的形状分类,对某点邻域内所有点的形状按编码进行统计,将统计结果归一化后得到的直方图作为该点的CurSignTration.CurSignTration描述了三维深度图像中某点邻域的形状分布状况,对给定的三维深度数据点建立了一种除坐标之外的特征信息.这种表征方法对平移、旋转及镜像变换具有不变性.结合基于外观的人脸特征检测方法,用CurSignTration可以对人脸的三维深度图像进行姿态不变的脸部特征检测.对15张三维深度人脸图像的特征点检测结果表明了CurSignTration的有效性.
关键词
脸部特征检测
姿势恒定
三维深度数据
曲率符号分布形状描述子
Keywords
Edge detection
Feature extraction
Gaussian noise (electronic)
Image processing
Statistical methods
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种用于脸部特征检测的分层概率模型研究
2
作者
石贵民
余文森
机构
武夷学院数学与计算机学院
认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第20期154-160,共7页
基金
福建省自然科学基金(No.2015J01669)
福建省高校专项基金(No.JK2015052)
+3 种基金
福建省教育厅重点科技项目(No.JA14309)
福建省中青年教师教育科研基金(No.JB14099)
福建省教育科学"十二五"规划2015年度课题(No.FJJKCG15-195)
武夷学院校科研基金(No.XQ201306)
文摘
脸部特征检测问题是计算机视觉领域的研究热点。因为脸部外观和形态随着条件的变化而变化,因此面部特征检测比较复杂。针对现有脸部特征检测算法的不足,提出一种已知图像测量数据后能够推断出真实脸部特征位置的分层概率模型。针对每个脸部子部位的局部形态变化进行间接建模;通过搜索模型的最优结构和参数设置,在更高层次上学习脸部子部位、脸部表情和姿态间的联合关系。该模型综合利用了脸部子部位自下而上的形态约束以及脸部子部位间自上而下的关系约束来推断出脸部特征的真实位置。利用基准数据库进行了仿真实验。实验结果表明,该方法的检测性能要明显优于目前最新的人脸特征检测算法。
关键词
脸部特征检测
分层概率模型
局部形态
约束
检测
误差
Keywords
facial feature detection
hierarchical probabilistic model
local shape
constraints
detection error
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于三维深度数据的脸部特征检测方法
王跃明
吴朝晖
潘纲
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种用于脸部特征检测的分层概率模型研究
石贵民
余文森
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
0
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职称材料
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