基于改进的OF-ASM人脸特征定位方法研究

为了改进OF-ASM对人脸特征定位的不足,提高其鲁棒性及计算速度,对OF-ASM人脸特征定位方法进行改进:使用不可约的笛卡尔的微分不变量取代OF-ASM的局部纹理描述符;使用多值神经元(MVN)取代KNN分类器;所有标记点使用二维轮廓进行取样构建强度模型。实验结果表明,改进的OF-ASM显著提高了特征定位精确度和计算速度,而且具有对平移、旋转的刚体变换不变性。