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| 面向彩色图像的人脸特征点定位算法研究 | |
| 引用本文： | 安高翔.面向彩色图像的人脸特征点定位算法研究[J].教育技术导刊,2018,17(7):103-107. |
| 作者姓名： | 安高翔 |
| 作者单位： | 北京工业大学 城市交通学院，北京 100022 |
| 摘 要： | 人脸特征点定位技术为人脸图像处理与分析提供重要几何信息，是计算机视觉、图像分析和模式识别领域经典课题之一。以主动外观模型（AAM）为代表的传统面部特征定位算法易受人脸姿态和表情变化等影响,很难得到理想效果。以传统特征点定位模型为出发点，引入稀疏矩阵表示人脸特征基底，将K-SVD算法更新稀疏矩阵应用于高斯-牛顿形变部件模型（GN-DPM）的基底表示中，对传统形变部件模型进行改进。在此基础上，更新新模型的拟合优化算法，以提高传统形变部件模型的精确度。实验结果表明，采用该方法进行人脸特征点定位比现有的快速主动外观模型（Fast-AAM）具有更低的误差率。 |
| 关 键 词： | 人脸特征点定位 K-SVD 形变部件模型 稀疏表示 |
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