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题名多模板ASM方法及其在人脸特征点检测中的应用
被引量：14
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作者
李英
赖剑煌
阮邦志
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机构
中山大学数计学院计算机视觉研究中心
广东外语外贸大学信息学院广州
中山大学信息科技学院
广东省信息安全重点实验室广州
香港浸会大学计算机系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期133-140,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(60373082)
教育部科学技术重点基金项目(105134)
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文摘
ASM(active shape model)是目前最流行的人脸对齐方法之一.为提高ASM在非均匀光照下多表情的人脸特征点检测的准确率,提出了一种融入Gabor特征、并将局部ASM和全局ASM结合的多模板ASM方法.人脸有丰富的表情,如微笑、惊讶、生气、发呆等等.就眼睛而言,可分为睁眼和闭眼;就嘴巴而言,可分为张大的嘴、微笑的嘴、O型的嘴(惊讶时)和紧闭的嘴.眼睛的这两种状态以及嘴巴的这4种状态使得形状有较大的非线性变化,不能简单地放在同一个线性模型下处理.分别对眼睛建立两个局部模板,对嘴巴建立4个局部模板,以及对整脸建立全局模板.在给定眼睛两个内眼角和嘴巴两个外嘴角的前提下,新方法首先用全局模板粗略确定眼睛所在区域,然后在此区域用眼睛的两个局部模板以及Hausdorff距离判断眼睛状态,同理可检测嘴巴状态,最后调用相应的全局模板去搜索整脸轮廓.实验表明,提出的方法其检测准确率比标准ASM有明显提高.
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关键词
多模板ASM
眼睛状态
嘴巴状态
人脸特征点检测
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Keywords
multi-template ASM
eye states
mouth states
facial feature points detection
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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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