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一种改进的提取人脸面部特征点的AAM拟合算法

An Improved AAM Fitting Algorithm for Extracting Human Facial Features

作     者:王磊 邹北骥 彭小宁 周凌 WANG Lei;ZOU Bei-ji;PENG Xiao-ning;ZHOU Ling

作者机构:中南大学信息科学与工程学院 华为技术有限公司广东深圳518129 

出 版 物:《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期:2006年第34卷第8期

页      面:1424-1427页

核心收录:

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基  金:国家自然科学基金(No.60573079) 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室项目 

主  题:AAM 拟合算法 反向组合算法 人脸特征点提取 

摘      要:AAM(Active AppearanceM odel)是一种用来提取人脸特征点的有效方法,由人脸动态表观建模和拟合算法两部分组成.在多种AAM拟合算法中,反向组合法以快速高效著称.但在遇到外物遮挡时,AAM算法的拟合效果会变差.本文在反向组合法的基础上提出了一种基于分层细化掩模的改进算法.实验结果表明,该算法能较好地去除干扰并保留对拟合有用的信息,具有较强的抗干扰鲁棒性.

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