检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2008年第16期29卷 4280-4283,4286页

作者：王雄伟詹永照文传军陈长军江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

人脸的个性特征可以很好地描述某个人的人脸,而人脸个性特征的正确选择对人脸比对至关重要。因此提出了基于个性化特征分析的实时人脸比对方法。该方法首先利用Adaboost算法进行人脸定位,接着由主动表观模型AAM进行特征点的自动标定,然... 详细信息

人脸的个性特征可以很好地描述某个人的人脸,而人脸个性特征的正确选择对人脸比对至关重要。因此提出了基于个性化特征分析的实时人脸比对方法。该方法首先利用Adaboost算法进行人脸定位,接着由主动表观模型AAM进行特征点的自动标定,然后给出了人脸个性特征参数的选择方法。在特征参数权重分析基础之上,提出了基于加权模板的人脸比对算法和模板阈值确定方法。实验结果表明,该方法不仅简单有效,而且在拒识率和误识率方面可以取得比较好的综合效果,适用于实时人脸考勤门禁系统。

关键词：个性特征人脸定位主动表观模型人脸比对模板阈值确定方法

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实时3D人脸表情动画在移动平台的设计与实现

实时3D人脸表情动画在移动平台的设计与实现

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作者：李若昆北京大学

学位级别：硕士

近年来，随着计算机科学技术理论、人机交互、虚拟现实等技术的发展，图像识别以及人脸表情动画逐渐成为计算机科学领域的一个热点课题。人脸表情动画在动画、影视、游戏制作、视频电话、辅助教育、娱乐节目中都有着广泛的应用领域。而... 详细信息

近年来，随着计算机科学技术理论、人机交互、虚拟现实等技术的发展，图像识别以及人脸表情动画逐渐成为计算机科学领域的一个热点课题。人脸表情动画在动画、影视、游戏制作、视频电话、辅助教育、娱乐节目中都有着广泛的应用领域。而近几年由于移动互联网的兴起和移动智能设备的普及，人们的使用习惯开始从传统的PC向移动平台转移。本文重点研究了基于主动表观模型(ActiveAppearance Model，AAM)的人脸特征点检测，并在移动平台上设计和实现了实时3D人脸表情动画。\n 本文中主要工作有:\n 1.研究了一种基于AAM的人脸特征点检测算法。本文首先对AAM的算法进行了介绍，从特征点标定、特征点对齐、形状建模、纹理建模、表观建模和拟合算法方面分别进行了详细的阐述。之后利用AAM算法在移动平台进行了实验，证明了可以对人脸不同的表情做出精确的实时定位，具有较强的适用性，并对后续的人脸表情动画模块奠定了基础。\n 2.对MPEG-4中的FDP和FAP等人脸动画中的标准定义进行了介绍，并结合对多边形建模、曲面建模的优缺点介绍了此实验中采用的多边形网格建模和关键帧插值动画技术。最后展示了三维建模和表情动画的实验结果，可以看出用权重插值计算的方式可以丰富地表现出人脸的各种表情。\n 3.设计并实现了在移动设备上的实时3D表情动画系统。系统采用AAM人脸特征点定位算法，通过该算法从摄像头获取的图片中实时提取特征点，最后利用这些特征点来控制三维人脸模型实现表情动画。

关键词：移动平台人脸动画特征点定位主动表观模型权重插值

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基于AAM的多角度人脸识别方法研究

基于AAM的多角度人脸识别方法研究

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作者：余水映浙江师范大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是生物特征识别技术的一个重要分支,由于人脸图像可采集性强,且人脸具有较大的差异性,因此,人脸识别具有很广的应用性,被广泛应用于公共安全、信息安全、身份认证等领域。但人脸识别受角度、光照和面部表情的变化影响较大,... 详细信息

人脸识别技术是生物特征识别技术的一个重要分支,由于人脸图像可采集性强,且人脸具有较大的差异性,因此,人脸识别具有很广的应用性,被广泛应用于公共安全、信息安全、身份认证等领域。但人脸识别受角度、光照和面部表情的变化影响较大,对没有任何约束条件下的人脸进行识别是一项极具挑战性的工作。目前,针对正面人脸的识别方法有很多优秀算法,例如线性判别分析（LDA）、主成分分析（PCA）等,准确率也比较高,若能从非正面人脸图像得到正面人脸图像,再结合优秀的正面人脸识别方法进行识别,则能很好的提高多角度人脸识别的准确率。本文对多角度人脸识别的问题进行了较为深入的分析和研究,结合主动表观模型（Active Appearance Model, AAM）和线性判别分析法,提出了一种新的多角度人脸识别方法：AAM-LDA多角度人脸识别方法。该方法的主要思想是：首先利用AAM方法为每个人脸从多个不同角度建立多角度模型,得到对应的多角度表观模型（包括形状模型和纹理模型）;然后,对一幅输入的人脸图像,用这些不同角度的模型进行拟合,取拟合误差最小的表观模型,从而可估算出人脸旋转的角度;再通过最匹配的表观模型得到对应的正面人脸纹理模型,合成正面人脸;最后采用线性判别分析法（LDA）获取最佳分类特征并对其进行识别。本文在Matlab 7.0环境下对上述算法进行了实验,实验结果表明,当人脸旋转角度较大时候,与PCA方法相比,本文提出的方法具有较高的识别率。

关键词：多角度人脸识别主动表观模型主成分分析线性判别分析

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基于统计模型的人脸面部特征定位方法的研究

基于统计模型的人脸面部特征定位方法的研究

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作者：邓琳电子科技大学

学位级别：硕士

人脸面部特征定位是实现人脸图像分析的关键,它已经被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建和人脸图像压缩。主动形状模型和主动表观模型是进行人脸面部特征定位的有效的统计方法。近年来这两种方法已成为图像处理和计算机视觉领域的研究... 详细信息

人脸面部特征定位是实现人脸图像分析的关键,它已经被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建和人脸图像压缩。主动形状模型和主动表观模型是进行人脸面部特征定位的有效的统计方法。近年来这两种方法已成为图像处理和计算机视觉领域的研究热点。本论文所做的主要工作是研究基于主动形状模型和主动表观模型的人脸面部特征定位技术。论文的创新性成果包括: 1.提出了一种改进的主动形状模型,并将其用于人脸面部特征定位的研究。主要工作如下:详细地介绍了主成分分析和独立成分分析的基本原理和主要特点,并根据主成分分析和独立成分分析各自不同的优化准则,将两者相结合提出了一种新的人脸面部特征搜索策略。首先采用基于主成分分析的主动形状模型进行人脸特征提取,这样就得到了人脸图像的全局变化。在此基础上,采用基于独立成分分析的主动形状模型进一步对人脸局部特征变化进行定位,从而得到最终的收敛结果。实验结果表明,改进的主动形状模型既可以对人脸的全局变化进行准确定位,而且也可以很好的反应人脸的局部变化。它和标准的主动形状模型相比,准确性和鲁棒性都得到了明显的改善。针对于不同光照和表情的人脸图像,该方法均可得到理想的人脸表示。 2.研究了一种新型的主动表观模型—基于独立成分分析的主动表观模型,并将其应用于人脸面部特征定位。论述了形状模型、纹理模型、表观模型的建立过程,并对纹理参数进行了详细的分析,同时具体介绍了主动表观模型的搜索算法的原理和实现过程。结合实验,详细阐述了纹理差值与表观参数变化及模型位置、角度、尺度之间的线性关系。实验结果表明,该模型与标准的主动表观模型相比,局部形状定位和纹理匹配的准确性都得到了明显的改善。随着初始值平移范围的增大,基于独立成分分析的主动表观模型显示了更好的鲁棒性,从而说明该模型对于初始值的变化具有良好的稳定性。

关键词：人脸面部特征定位主动形状模型主动表观模型主成分分析独立成分分析

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基于AAM的人脸跟踪及表情动画

基于AAM的人脸跟踪及表情动画

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作者：唐昌华南理工大学

学位级别：硕士

人脸跟踪与表情动画是视屏动画技术研究的重要课题，也是计算机图形学研究领域的热点，可广泛应用于视频会议、影视制作、通讯、智能交通、智能视屏监控、智能家庭服务系统、驾驶员疲劳检测等方面。本文以人脸为研究对象，对双目立体视... 详细信息

人脸跟踪与表情动画是视屏动画技术研究的重要课题，也是计算机图形学研究领域的热点，可广泛应用于视频会议、影视制作、通讯、智能交通、智能视屏监控、智能家庭服务系统、驾驶员疲劳检测等方面。本文以人脸为研究对象，对双目立体视觉下的人脸特征点定位、跟踪与重建进行了深入的研究，开发了一套完整的人脸定位、跟踪与重建系统，并对重建结果进行了的表情动画模拟。\n 首先，分析了双目立体视觉下的摄像机定标模型，使用MFC函数库和VFW软件包成功实现两个USB摄像头同帧截获图片，采用OpenCV标定技术实现了摄像机标定，并利用MATLAB标定工具箱对标定结果进行验证；研究了双目立体视觉下的空间点三维重建方法，利用极线几何原理对立体图像对进行校正和匹配，通过编程实现了棋盘格上特征点的三维重建，验证了双目立体模型的正确性。\n 其次，研究分析了主动表观模型（AAM）的特征点定位和迭代搜索的基本原理，建立了由88个人脸图像组成的样本集，实现了人脸特征点的准确定位与跟踪；分析比较了光流法跟踪（KLT）和AAM跟踪的特点，实验表明，在面部无遮挡情况下，AAM在跟踪具有复杂运动的脸部特征点方面，比KLT跟踪稳定可靠，但计算量较后者大；同时，利用AAM模型实现了双目立体视觉下视频序列的实时跟踪，并对跟踪结果进行了三维重建。\n 最后，本文研究了面部表情建模方法，通过采用OpenGL和MFC函数库编程实现了人脸网格建模，研究分析了脸部运动编码系统（FACS），以脸部运动单元（AU）为表情驱动参数，对上述重建结果产生了相应的表情动画。

关键词：主动表观模型摄像机标定双目立体视觉人脸跟踪表情动画运动编码系统

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人脸识别技术——基于ASM和AAM的特征提取方法

人脸识别技术——基于ASM和AAM的特征提取方法

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作者：冯振华江南大学

学位级别：硕士

人脸识别是指利用计算机分析人脸图像，进而从中提取出有效的识别信息，用来辨认身份的一门技术[1]。人脸识别技术的研究已经成为人工智能与模式识别领域的热点。人脸识别技术主要有三个步骤:人脸检测、特征提取和人脸识别。人脸识别技... 详细信息

人脸识别是指利用计算机分析人脸图像，进而从中提取出有效的识别信息，用来辨认身份的一门技术[1]。人脸识别技术的研究已经成为人工智能与模式识别领域的热点。人脸识别技术主要有三个步骤:人脸检测、特征提取和人脸识别。人脸识别技术的应用非常广泛，包括智能门禁系统、计算机安全领域、智能监控系统、机器视觉系统、医学诊断系统以及三维动画等领域。作为一个有着广泛应用背景的研究领域，人脸识别技术吸引了大批国内外研究学者的参与，许多知名的研究机构也将其列为重要研究方向，并已取得了很多成果。理想状态下的人脸识别技术已经非常成熟，但是要开发出真正鲁棒、大规模、快速的人脸识别系统还需要解决大量的问题。\n 关于人脸识别技术的算法非常多，近二十多年来，国内外众多研究小组和学者纷纷提出了自己的解决方案。但是由于研究者学术背景和应用的不同，这些算法也不尽相同。主动形状模型(Active Shape Model，ASM)和主动表观模型(Active Appearance Model，AAM)是两个非常有效的特征提取算法，它们都是基于统计的参数化可变模型。广泛应用于人脸特征点的定位、医学图像处理、图像配准以及跟踪等方面。\n 本文研究了ASM和AAM的算法实现过程，并比较了两类模型的异同点。在此基础上深入分析了AAM的匹配算法，然后在ASM和AAM基础上进行了改进。本文主要的工作如下:\n 1、复现了经典的ASM和AAM算法的建模过程，即通过手动标点获取训练集的形状信息，然后采用纹理映射提取全局纹理，最后经过主成分分析(Principal ComponentAnalysis，PCA)建立起参数化的ASM模型和AAM模型。我们通过实验分别展示了ASM模型和AAM模型的表征能力。\n 2、针对传统ASM对齐过程中存在的问题进行了研究，我们发现传统的ASM训练集对齐时采用的Procrustes算法是一种迭代算法，在训练集非常大的时候效率很低。因此我们采用基本的图像几何变换，经过平移、旋转和放缩把训练集变换到统一的框架下，实验表明，改进的算法大大的提高了对齐速度，并且对齐效果也更加优秀。\n 3、深入分析了AAM模型的匹配算法，我们对比了线性算法和逆向组合算法的匹配效果，并分析了其原因。通过实验，我们发现逆向组合算法的匹配结果要远远优于线性算法。\n 4、我们在逆向组合算法的基础上，进一步分析了AAM模型匹配过程中存在的若干问题，通过添加全局几何变换，我们能把AAM模型更好得匹配到输入图像上去。我们又在全局变换的基础上添加了切变变换，这使得AAM的匹配效果进一步加强，实验结果证实了算法的有效性。

关键词：人脸识别人工智能特征提取主动形状模型主动表观模型匹配算法

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基于神经网络的语音合成与可视语音合成研究

基于神经网络的语音合成与可视语音合成研究

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作者：樊博西北工业大学

学位级别：硕士

语音合成(speech synthesis)是指将文字转化为语音的一类技术,是实现人机语音交互系统的核心技术之一。而可视语音合成(visual speech synthesis)是指将输入特征(文本或者语音)转化为人脸动画以实现多模态人机语音交互的技术。隐马尔可... 详细信息

语音合成(speech synthesis)是指将文字转化为语音的一类技术,是实现人机语音交互系统的核心技术之一。而可视语音合成(visual speech synthesis)是指将输入特征(文本或者语音)转化为人脸动画以实现多模态人机语音交互的技术。隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)在语音合成和可视语音合成中有着广泛的应用,但由于HMM假设特征是可以聚类的,导致其不能精准地表征特征空间,生成的特征参数过于平滑,为了解决这些问题,本文选用神经网络作为统计模型并将其成功地应用于语音合成与可视语音合成中。首先,本文详细介绍了基于神经网络的语音合成系统。通过对神经网络基本原理的研究,本文实现了基于深度神经网络(deep neural network,DNN)以及递归神经网络(recurrent neural network,RNN)的语音合成系统,基线系统为基于HMM的语音合成系统。主客观实验结果说明和基线系统相比,基于神经网络的语音合成系统效果更好,尤其是RNN,由于其本质就是一个序列学习器,因此在三个系统中效果最好。其次,本文提出了一种高质量的语音合成框架。传统的统计参数语音合成(statistical parametric speech synthesis,SPSS)一般会通过一个声码器来从时域的语音信号中提取语音特征,提取出的特征也可以通过声码器重构语音信号。绝大多数声码器都使用最小相位的假设,由于最小相位是真实相位的简化,因此会导致语音音质的很大失真。为了得到高音质的语音合成效果,本文提出了一种考虑相位的波形表示框架,该框架需要统计模型对幅度谱和相位谱进行联合建模,合成的语音音质有明显的提高,实验分析也证明了所提出方法的有效性。最后,本文提出一种基于神经网络的可视语音合成系统。我们使用主动表观模型(active appearance model,AAM)来对人脸图像进行建模,解决了难以直接对人脸图像进行建模的问题。通过统计模型可以学习输入特征(文本、语音或两者的结合)与AAM参数之间的关系,统计模型选用HMM以及RNN并对两者的效果进行了实验对比分析。统计模型使得预测得到的视觉参数过于平滑,合成的人脸动画存在模糊的问题,因此我们使用轨迹指导单元选择拼接的方法来从真实的图像数据库中选取最优的序列,解决了这一问题。主客观实验也证明了所提方法的有效性。

关键词：语音合成隐马尔可夫模型神经网络可视语音合成主动表观模型

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头部运动姿态检测分析与设计

头部运动姿态检测分析与设计

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作者：邢世蒙西安工业大学

学位级别：硕士

头部姿态检测是计算机视觉、人机交互、智能监控、疲劳检测等领域的一个热点研究课题。头部姿态检测就是通过摄像机的拍摄及一系列的数据处理和分析来获取头部位置和姿态的过程。本文围绕头部运动姿态检测的相关算法,介绍了头部姿态检... 详细信息

头部姿态检测是计算机视觉、人机交互、智能监控、疲劳检测等领域的一个热点研究课题。头部姿态检测就是通过摄像机的拍摄及一系列的数据处理和分析来获取头部位置和姿态的过程。本文围绕头部运动姿态检测的相关算法,介绍了头部姿态检测的研究背景和意义,研究方向和方法,并简单介绍了OpenCV的结构、’优点和功能。本文主要论述了摄像机标定、人脸检测、头部姿态检测系统中面部特征点模型的建立和拟合及头部姿态的估计。具体工作如下。首先,摄像机标定。摄像机标定是联系真实三维世界测量和摄像机测量的桥梁。其目的就是要建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的一种对应关系。摄像机标定主要是求摄像机的参数的一个过程,也就是确定摄像机的图像坐标系与物体在空间的三维坐标系之间的映射的过程。本文在研究了摄像机标定的原理及前人的标定方法的基础上,实现了基于OpenCV的摄像机标定,为后文3D姿态检测提供了参数。其次,人脸检测。人脸检测顾名思义就是检测图像中是否包含人脸。本文所采用的人脸检测方法是在AdaBoost算法的基础上改进而来的。该方法首先训练分类器,再用训练好的分类器通过改变检测窗口大小的方式遍历图像来检测图像中是否包含人脸。人脸检测是人体面部信息处理的第一步,也是不可缺少的一步,它为后面的AAM特征匹配奠定了基础。再次,人脸特征的提取。人脸特征提取就是用建立好的模型去匹配图像中有相似特征的人脸,并返回其对应的特征点信息的过程。本文所采用的是基于主动表观模型的人脸检测方法。该方法首先是模型的建立,得到带有参数的可形变的AAM模型。然后就是模型的匹配,通过调整参数改变模型使其不断地逼近目标图像,在这个过程中不断调整参数,最终实现输入图像中关键点的定位和提取。最后,用POSIT算法估计头部姿态。将前面获得的摄像机内参和提取出的人脸特征输入POSIT算法,就可以对人体头部的姿态进行估计。本文在成功检测到头部的位置参数和姿态参数的基础上,还实现了对头部姿态的实时检测。本文在算法设计的基础上,使用C和C++语言最终实现了一个简单的实时头部姿态检测系统,并采用试验者的头部对该系统的准确性和健壮性进行了检测。经分析,算法已经达到了需求的要求,并对相关方向的研究具有一定的参考性。

关键词：头部姿态检测人脸检测主动形状模型主动表观模型 POSIT算法

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人脸漫画自动生成算法研究

人脸漫画自动生成算法研究

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作者：常宁北京科技大学

学位级别：硕士

基于人脸特征点定位的人脸图像处理，是近年来图像处理领域中发展较快速的一项研究课题，在国民经济中有着广泛的应用。随着近年来网络技术和手机应用技术的迅速发展，模拟艺术风格的非真实感渲染(NPR，Non-Photorealistic Rendering)... 详细信息

基于人脸特征点定位的人脸图像处理，是近年来图像处理领域中发展较快速的一项研究课题，在国民经济中有着广泛的应用。随着近年来网络技术和手机应用技术的迅速发展，模拟艺术风格的非真实感渲染(NPR，Non-Photorealistic Rendering)得到了越来越多的关注，由此，大大推动了基于人脸特征点定位的数字化漫画前进的步伐。利用计算机自动生成的漫画可以用在个性化签名、手机彩信、个性化贺卡等领域，提升趣味性，并带来可观的经济效益。\n 本文在对常用的人脸特征点定位方法进行了深入研究和比较之后，在统计分析的基础上利用主动表观模型算法实现了一个半自动人脸特征定位系统，根据手动标注的8个点生成初始模型，然后结合梯度下降法和模拟退火方法快速搜索到人脸特征点精确位置。在实现人脸特征点定位的基础上，本文基于Mean-Shift算法的图像平滑实现了人脸图像变素描画效果，基于K-means和ISODATA算法的聚类分析方法实现了人脸图像变水彩画的效果。最后，借助网格模型利用图像变形技术实现了哈哈镜之变胖、变瘦效果，以及6种基本人脸表情变化。\n 系统实现了人脸漫画效果的自动生成，操作简易、实现速度快，用户可以通过与计算机的交互将几种效果组合实现多达56种的不同漫画效果。实验结果表明，系统自动生成的图像能够在保持原始图像主要特征的情况下带来一定的漫画效果，可以满足一些娱乐环境的需求。

关键词：特征定位主动表观模型图像平滑聚类分析网格变形人脸漫画自动生成算法

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基于单个网络摄像头的视线追踪系统研究

基于单个网络摄像头的视线追踪系统研究

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作者：张新北京理工大学

学位级别：硕士

针对目前视线追踪系统发展受限于成本高和组成复杂等因素,研究了一种基于单个网络摄像头的低成本视线追踪系统。系统硬件采用电脑集成的单个低成本网络摄像头,摄像头可以采集640×480或320×240像素的RGB图像。软件部分主要包... 详细信息

针对目前视线追踪系统发展受限于成本高和组成复杂等因素,研究了一种基于单个网络摄像头的低成本视线追踪系统。系统硬件采用电脑集成的单个低成本网络摄像头,摄像头可以采集640×480或320×240像素的RGB图像。软件部分主要包括眼睛实时定位模块、特征检测与跟踪模块、动态标定模块三部分。在眼睛实时定位算法研究中,提出了一种Adaboost算法和主动表观模型的融合算法,实现了人脸66个特征点的检测,即眼睛的准确定位;通过光流法实时追踪特征点,解决了实时定位眼睛位置困难的问题,从而解决了视线追踪系统中眼睛定位的实时性和鲁棒性较差的问题。在特征检测与追踪模块中,采用梯度向量法检测低像素眼睛图像的虹膜中心,主动表观模型算法检测内眼角位置和头部三维参数,解决了低像素图像的虹膜中心检测较为困难的问题。在动态标定模块研究中,提出了一种基于人工神经网络的动态标定算法,将人工神经网络应用到视线追踪系统的标定过程中,解决了每次运行前都需要进行标定以及误差矫正算法较复杂的问题。实验表明,所开发的低成本视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°。与现有同类视线追踪系统比较,所开发的系统具有组成简单、成本低的特点,特别是所提出的动态标定算法,提高了系统对头部运动追踪的鲁棒性。

关键词：视线追踪特征点定位主动表观模型梯度向量法人工神经网络动态标定算法

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