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基于全局信息的人脸特征点精确定位  
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【英文篇名】 Facial feature detection based on global information
【下载频次】 ★★
【作者】 卓丽媛; 潘华伟; 高春鸣; 郭松睿;
【英文作者】 ZHUO Liyuan; PAN Huawei; GAO Chunming; GUO Songrui; College of Information Science and Engineering; Hunan University;
【作者单位】 湖南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 17期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 局部保持投影(LPP); 回归森林; 人脸特征点; 全局特征; 头部姿态;
【英文关键词】 Locality Preserving Projection(LPP); regression forests; facial feature detection; global feature; head pose;
【摘要】 空间中物理位置的线性变化在图像空间的变化往往是非线性的,人脸特征点定位受到头部姿态较大的影响。提出一种改进的基于头部姿态估计的条件回归森林方法,该方法有效地将原非线性问题转换为分段线性问题。使用局部保持投影(LPP)得到全局的姿态信息标签,通过非线性回归(NLR)得出头部姿态,训练并使用条件回归森林对全局特征条件下的人脸特征点进行一个精确定位。实验结果表明,该方法有效地降低了头部偏转等图像空间中的非线性变化引起的特征估计误差,提高了人脸特征点定位的精确度。
【英文摘要】 Due to changes in the reality are linear physics position changes while in the image space are nonlinear, thus head pose has great influence for facial feature detection. In this paper, it proposes a precision head pose estimation method as a condition of regression forests, the algorithm modifies the performance of the nonlinear problem into a linear one.The main idea is used by Locality Preserving Projection and Nonlinear Regression(LPP + NLR)for obtaining the global information of pose and label, then, i...
【基金】 湖南省科技计划项目(No.2013WK3023)
【更新日期】 2016-09-18
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言人脸特征点定位是人脸分析的一个重要步骤,是人脸建模、表情分析及人脸识别中的关键技术,准确高效的人脸特征点提取能够为这些应用奠定良好的基础。在实际应用中,人的头部会以多种姿态的形式出现,姿态的影响是不可避免的,因此人脸特征点定位必须考虑头部姿态的变化,多角度

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