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Regression-Based Face Pose Estimation with Deep Multi-modal Feature Loss
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作者 Yanqiu Wu Chaoqun Hong +1 位作者 Liang Chen Zhiqiang Zeng 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2020年第1期534-549,共16页
Image-based face pose estimation tries to estimate the facial direction with 2D images.It provides important information for many face recognition applications.However,it is a difficult task due to complex conditions ... Image-based face pose estimation tries to estimate the facial direction with 2D images.It provides important information for many face recognition applications.However,it is a difficult task due to complex conditions and appearances.Deep learning method used in this field has the disadvantage of ignoring the natural structures of human faces.To solve this problem,a framework is proposed in this paper to estimate face poses with regression,which is based on deep learning and multi-modal feature loss(M2FL).Different from current loss functions using only a single type of features,the descriptive power was improved by combining multiple image features.To achieve it,hypergraph-based manifold regularization was applied.In this way,the loss of face pose estimation was reduced.Experimental results on commonly-used benchmark datasets demonstrate the performance of M2FL. 展开更多
关键词 face pose estimation Deep learning Multi-modal features
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Pose Robust Low-resolution Face Recognition via Coupled Kernel-based Enhanced Discriminant Analysis 被引量:4
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作者 Xiaoying Wang Haifeng Hu Jianquan Gu 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI 2016年第2期203-212,共10页
Most face recognition techniques have been successful in dealing with high-resolution (HR) frontal face images. However, real-world face recognition systems are often confronted with the low-resolution (LR) face image... Most face recognition techniques have been successful in dealing with high-resolution (HR) frontal face images. However, real-world face recognition systems are often confronted with the low-resolution (LR) face images with pose and illumination variations. This is a very challenging issue, especially under the constraint of using only a single gallery image per person. To address the problem, we propose a novel approach called coupled kernel-based enhanced discriminant analysis (CKEDA). CKEDA aims to simultaneously project the features from LR non-frontal probe images and HR frontal gallery ones into a common space where discrimination property is maximized. There are four advantages of the proposed approach: 1) by using the appropriate kernel function, the data becomes linearly separable, which is beneficial for recognition; 2) inspired by linear discriminant analysis (LDA), we integrate multiple discriminant factors into our objective function to enhance the discrimination property; 3) we use the gallery extended trick to improve the recognition performance for a single gallery image per person problem; 4) our approach can address the problem of matching LR non-frontal probe images with HR frontal gallery images, which is difficult for most existing face recognition techniques. Experimental evaluation on the multi-PIE dataset signifies highly competitive performance of our algorithm. © 2014 Chinese Association of Automation. 展开更多
关键词 Discriminant analysis Image matching Probes
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三通道多姿态面部正面化方法
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作者 高峰 张元 +2 位作者 谢剑斌 闫玮 郭锐 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1490-1498,共9页
针对现有面部正面化网络在复杂环境下难以保留面部显著性特征的问题,提出一种三通道(局部、半全局和全局)面部正面化方法。在TP-GAN算法的原有框架基础上设计半全局网络,融合全局网络和局部网络之间的依赖关系,使生成的正面化图像的分... 针对现有面部正面化网络在复杂环境下难以保留面部显著性特征的问题,提出一种三通道(局部、半全局和全局)面部正面化方法。在TP-GAN算法的原有框架基础上设计半全局网络,融合全局网络和局部网络之间的依赖关系,使生成的正面化图像的分布与真实面部图像更接近;在半全局网络中设计多时空深度注意力模块,促进网络学习到更多面部显著性特征;将所提方法应用于CAS-PEAL-R1数据集和自建数据集,采用Rank-1指标进行评估。实验结果表明,所提方法在所有角度下的Rank-1平均准确率为99.40%,验证添加了多时空深度注意力模块的半全局网络可以有效保留面部显著特征,提高面部匹配准确率。 展开更多
关键词 多姿态面部 面部正面化 生成对抗网络 三通道网络 半全局网络 注意力模块 显著特征
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空间最优投影平面的斜口圆截面管路端头位姿测量
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作者 尚国威 梁晋 +2 位作者 李磊刚 牌文延 赵贵中 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期95-110,共16页
船舶、飞机等发动机为减小体积,采用斜口管路焊接代替弯头连接,管路系统中端头位姿是焊接对齐的前提。针对斜口管路端头位姿的高效高精度测量难题,提出了一种通过重建管路轴线以及管路端面进行端头位姿精确测量的方法。通过获取种子圆... 船舶、飞机等发动机为减小体积,采用斜口管路焊接代替弯头连接,管路系统中端头位姿是焊接对齐的前提。针对斜口管路端头位姿的高效高精度测量难题,提出了一种通过重建管路轴线以及管路端面进行端头位姿精确测量的方法。通过获取种子圆柱并设计非线性寻优算法提高圆柱拟合精度,通过高精度种子圆柱扩散重建得到管路轴线。通过双曲率阈值搜索方法对管路边缘进行搜索,得到管路端面边缘点整像素坐标。通过对端面提取得到的整像素坐标进行椭圆拟合结合射线求交方法求解端面边缘亚像素坐标,从而避免插值方法计算亚像素坐标受环境光源影响大的问题。最后,使用逐点最小二乘法重建空间投影平面并在平面上得到残差最小空间椭圆,空间椭圆中心即为管路端点,该投影平面即为端面所在平面,实现了对端头位姿的精确测量。实验结果表明,该方法的测量精度达到0.05 mm,角度测量误差小于0.1°,基本满足斜口管路端头的位姿测量精度要求,对管路的装配具有良好的指导意义。 展开更多
关键词 空间投影平面 管路 端头位姿测量 端面重建
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3D Head Pose Estimation through Facial Features and Deep Convolutional Neural Networks 被引量:1
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作者 Khalil Khan Jehad Ali +6 位作者 Kashif Ahmad Asma Gul Ghulam Sarwar Sahib Khan Qui Thanh Hoai Ta Tae-Sun Chung Muhammad Attique 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第2期1757-1770,共14页
Face image analysis is one among several important cues in computer vision.Over the last five decades,methods for face analysis have received immense attention due to large scale applications in various face analysis ... Face image analysis is one among several important cues in computer vision.Over the last five decades,methods for face analysis have received immense attention due to large scale applications in various face analysis tasks.Face parsing strongly benefits various human face image analysis tasks inducing face pose estimation.In this paper we propose a 3D head pose estimation framework developed through a prior end to end deep face parsing model.We have developed an end to end face parts segmentation framework through deep convolutional neural networks(DCNNs).For training a deep face parts parsing model,we label face images for seven different classes,including eyes,brows,nose,hair,mouth,skin,and back.We extract features from gray scale images by using DCNNs.We train a classifier using the extracted features.We use the probabilistic classification method to produce gray scale images in the form of probability maps for each dense semantic class.We use a next stage of DCNNs and extract features from grayscale images created as probability maps during the segmentation phase.We assess the performance of our newly proposed model on four standard head pose datasets,including Pointing’04,Annotated Facial Landmarks in the Wild(AFLW),Boston University(BU),and ICT-3DHP,obtaining superior results as compared to previous results. 展开更多
关键词 face image analysis face parsing face pose estimation
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Pre-detection and dual-dictionary sparse representation based face recognition algorithm in non-sufficient training samples 被引量:2
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作者 ZHAO Jian ZHANG Chao +3 位作者 ZHANG Shunli LU Tingting SU Weiwen JIA Jian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第1期196-202,共7页
Face recognition based on few training samples is a challenging task. In daily applications, sufficient training samples may not be obtained and most of the gained training samples are in various illuminations and pos... Face recognition based on few training samples is a challenging task. In daily applications, sufficient training samples may not be obtained and most of the gained training samples are in various illuminations and poses. Non-sufficient training samples could not effectively express various facial conditions, so the improvement of the face recognition rate under the non-sufficient training samples condition becomes a laborious mission. In our work, the facial pose pre-recognition(FPPR) model and the dualdictionary sparse representation classification(DD-SRC) are proposed for face recognition. The FPPR model is based on the facial geometric characteristic and machine learning, dividing a testing sample into full-face and profile. Different poses in a single dictionary are influenced by each other, which leads to a low face recognition rate. The DD-SRC contains two dictionaries, full-face dictionary and profile dictionary, and is able to reduce the interference. After FPPR, the sample is processed by the DD-SRC to find the most similar one in training samples. The experimental results show the performance of the proposed algorithm on olivetti research laboratory(ORL) and face recognition technology(FERET) databases, and also reflect comparisons with SRC, linear regression classification(LRC), and two-phase test sample sparse representation(TPTSSR). 展开更多
关键词 face recognition facial pose pre-recognition(FPPR) dual-dictionary sparse representation method machine learning
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Face recognition using SIFT features under 3D meshes 被引量:1
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作者 张诚 谷宇章 +1 位作者 胡珂立 王营冠 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1817-1825,共9页
Expression, occlusion, and pose variations are three main challenges for 3D face recognition. A novel method is presented to address 3D face recognition using scale-invariant feature transform(SIFT) features on 3D mes... Expression, occlusion, and pose variations are three main challenges for 3D face recognition. A novel method is presented to address 3D face recognition using scale-invariant feature transform(SIFT) features on 3D meshes. After preprocessing, shape index extrema on the 3D facial surface are selected as keypoints in the difference scale space and the unstable keypoints are removed after two screening steps. Then, a local coordinate system for each keypoint is established by principal component analysis(PCA).Next, two local geometric features are extracted around each keypoint through the local coordinate system. Additionally, the features are augmented by the symmetrization according to the approximate left-right symmetry in human face. The proposed method is evaluated on the Bosphorus, BU-3DFE, and Gavab databases, respectively. Good results are achieved on these three datasets. As a result, the proposed method proves robust to facial expression variations, partial external occlusions and large pose changes. 展开更多
关键词 3D face recognition seale-invariant feature transform (SIFT) expression OCCLUSION large pose changes 3D meshes
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基于随机森林的人脸特征检测方法研究
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作者 熊欣 《中国高新科技》 2023年第22期134-135,138,共3页
在计算机视觉中,人脸特征检测是一个非常关键的问题,是进行人脸识别、人脸跟踪和表情识别等的基础。在许多专业领域,如人机互动、军用分析等,都有很大的发展空间。脸部特征量侦测的目的在于迅速且精确地从脸部影像中找出脸部特征量(例如... 在计算机视觉中,人脸特征检测是一个非常关键的问题,是进行人脸识别、人脸跟踪和表情识别等的基础。在许多专业领域,如人机互动、军用分析等,都有很大的发展空间。脸部特征量侦测的目的在于迅速且精确地从脸部影像中找出脸部特征量(例如:眉毛,眼睛,鼻子,口部等)的定位,为进一步了解面孔信息提供依据。近几年,随着物联网技术的迅速发展和国际学者们对面部识别问题的不断探索,面部识别问题已经有了很大程度的进展。然而,因为面部图像的复杂性和面部姿势的多样化特征,使得面部特征检测在实时性、准确性方面仍有很大的提升空间。文章主要对一种应用随机森林进行面部特征提取的算法进行讨论和总结。 展开更多
关键词 随机森林 SO-RF 人脸特征检测 姿态估计 部分遮挡
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遮挡与几何感知模型下的头部姿态估计方法 被引量:2
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作者 付齐 谢凯 +1 位作者 文畅 贺建飚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期296-303,311,共9页
头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用,但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响,导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法,在预处理阶段采用多任务卷积神... 头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用,但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响,导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法,在预处理阶段采用多任务卷积神经网络进行人脸检测,减小背景环境的干扰,并进行图像增强操作以减小光照变化带来的影响。设计面部遮挡感知网络感知人脸的遮挡区域,从而提取信息量丰富的未遮挡面部特征。为充分利用面部的几何信息,采用堆叠胶囊自编码器对人脸各部分的姿态和位置进行编码,得到面部各部分间的几何关系。实验结果表明,该方法在AFLW2000数据集和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为3.91和3.55,能有效提高头部姿态估计准确率,在复杂环境下的鲁棒性较好。 展开更多
关键词 遮挡感知 几何感知 头部姿态估计 亮度均衡 人脸检测
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基于人脸识别和姿态估计的智能监考模型设计与应用 被引量:2
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作者 袁欣瑞 王海荣 王振旭 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期41-49,共9页
针对传统监考存在人工成本高、主观性强等问题,构建基于人脸识别、头部姿态估计和目标检测的智能监考模型。模型通过人脸识别算法进行考生身份验证,设计结合注意力机制的头部姿态估计(channel and spatial-aware wide head pose estimat... 针对传统监考存在人工成本高、主观性强等问题,构建基于人脸识别、头部姿态估计和目标检测的智能监考模型。模型通过人脸识别算法进行考生身份验证,设计结合注意力机制的头部姿态估计(channel and spatial-aware wide head pose estimation network,CS-WHENet)方法对考生偷看的异常行为进行检测,并使用深度学习方法及传统方法对考生传递纸条的异常行为进行联合判定。实验结果表明,智能监考模型在模拟真实考场的环境中,对考生身份验证与异常行为检测均有较高的准确率,并能在GPU支持下实现实时检测。通过验证表明,该模型能有效降低监考人员工作成本,实现考场监考公平性。 展开更多
关键词 智能监考 人脸识别 头部姿态估计 目标检测 运动目标检测
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城市轨道交通AI技术在安全监测中的应用研究 被引量:2
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作者 马卫东 梁孟昌 崔博 《现代城市轨道交通》 2023年第11期114-119,共6页
城轨在城市公共交通中占比逐渐变大,其安全问题已不容忽视。文章从技术角度分析城轨安全监测问题,研究AI技术在城轨安全监测中的应用,立足突破传统技术限制,构建更可靠安全的智能城市公共交通系统。
关键词 城市轨道交通 目标检测与跟踪 人脸识别 姿态识别
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基于3D ResNet-LSTM的多视角人体动作识别方法 被引量:3
12
作者 杨思佳 辛山 +1 位作者 刘悦 张雷 《电讯技术》 北大核心 2023年第6期903-910,共8页
在基于视频图像的动作识别中,由于固定视角相机所获取的不同动作视频存在视角差异,会造成识别准确率降低等问题。使用多视角视频图像是提高识别准确率的方法之一,提出基于三维残差网络(3D Residual Network,3D ResNet)和长短时记忆(Long... 在基于视频图像的动作识别中,由于固定视角相机所获取的不同动作视频存在视角差异,会造成识别准确率降低等问题。使用多视角视频图像是提高识别准确率的方法之一,提出基于三维残差网络(3D Residual Network,3D ResNet)和长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的多视角人体动作识别算法,通过3D ResNet学习各视角动作序列的融合时空特征,利用多层LSTM网络继续学习视频流中的长期活动序列表示并深度挖掘视频帧序列之间的时序信息。在NTU RGB+D 120数据集上的实验结果表明,该模型对多视角视频序列动作识别的准确率可达83.2%。 展开更多
关键词 多视角动作识别 大姿态人脸识别 三维残差网络 长短时记忆(LSTM)网络
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一体式电火花加工专用电极夹具设计与应用 被引量:1
13
作者 徐彩丽 王利东 +1 位作者 李金廷 杨立光 《模具工业》 2023年第12期69-72,共4页
介绍了适用于电火花加工的多位姿一体式专用电极夹具,能实现多特征尺寸、不同形状、不同空间位置的电极快速准确定位和装夹,利用快装夹具的微米级精确定位任意调整90°,实现XOY平面4个方向的加工。经实际加工验证:设计的夹具操作方... 介绍了适用于电火花加工的多位姿一体式专用电极夹具,能实现多特征尺寸、不同形状、不同空间位置的电极快速准确定位和装夹,利用快装夹具的微米级精确定位任意调整90°,实现XOY平面4个方向的加工。经实际加工验证:设计的夹具操作方便,可缩短加工时间,提高加工效率,降低生产成本。 展开更多
关键词 电火花加工 电极专用夹具 多位姿 一体式 舵面零件
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基于自学习深度卷积神经网络的姿态变化人脸识别 被引量:20
14
作者 邹国锋 傅桂霞 +2 位作者 高明亮 尹丽菊 王科俊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1156-1162,共7页
针对卷积神经网络结构设计依赖人为经验,网络深度、特征图个数设置缺乏理论依据,网络训练需大量训练样本支持,并结合姿态变化人脸识别存在的问题,提出姿态变化人脸底层特征图的样本扩充方法和深度卷积神经网络模型的自学习方法.首先,根... 针对卷积神经网络结构设计依赖人为经验,网络深度、特征图个数设置缺乏理论依据,网络训练需大量训练样本支持,并结合姿态变化人脸识别存在的问题,提出姿态变化人脸底层特征图的样本扩充方法和深度卷积神经网络模型的自学习方法.首先,根据姿态人脸分布规律,将姿态人脸非线性流形空间划分为不同流形层和局部子空间,针对局部子空间内姿态人脸定义人脸底层特征构建方法,实现姿态变化人脸样本扩充.然后,通过网络结构初始化、网络结构全局和局部自适应扩展,获得自学习深度卷积神经网络,实现姿态变化人脸的深层非线性特征提取和识别.实验表明,本文所提方法丰富了卷积神经网络的理论研究,有效改善了姿态变化人脸识别的准确率. 展开更多
关键词 卷积神经网络 自学习 深度学习 人脸姿态变化 人脸底层特征图
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多姿态人脸识别综述 被引量:72
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作者 邹国锋 傅桂霞 +2 位作者 李海涛 高明亮 王科俊 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期613-625,共13页
多姿态人脸识别已成为人脸识别研究的重要方向之一.简要回顾人脸识别研究进展,针对近年来国内外出现的多姿态人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点,并做出简要评价.阐明多姿态人脸识别技术所面临的挑战,展望... 多姿态人脸识别已成为人脸识别研究的重要方向之一.简要回顾人脸识别研究进展,针对近年来国内外出现的多姿态人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点,并做出简要评价.阐明多姿态人脸识别技术所面临的挑战,展望未来多姿态人脸识别研究的发展方向. 展开更多
关键词 多姿态人脸识别 二维单视图 二维多视图 三维多姿态人脸识别
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基于紧致全姿态二值SIFT的人脸识别 被引量:24
16
作者 毋立芳 侯亚希 +3 位作者 许晓 高源 漆薇 周鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期736-742,共7页
姿态变化是人脸识别中的关键问题之一,全姿态二值SIFT(CPBS)提取等间隔采样姿态人脸图像的二值化SIFT特征,并用于任意姿态人脸识别,获得了良好的识别性能。但是,CPBS特征量很大,计算成本很高。提出了紧致全姿态二值SIFT(CCPBS)的人脸识... 姿态变化是人脸识别中的关键问题之一,全姿态二值SIFT(CPBS)提取等间隔采样姿态人脸图像的二值化SIFT特征,并用于任意姿态人脸识别,获得了良好的识别性能。但是,CPBS特征量很大,计算成本很高。提出了紧致全姿态二值SIFT(CCPBS)的人脸识别方法。选取间隔45°的人脸图像作为训练集,首先提取ASIFT特征进行融合。然后用基于稀疏表示的方法进行特征选择,有效地滤除相似或相同的特征,减少数据冗余。进一步对选择的特征进行二值化,即可得到CCPBS。人脸识别通过计算待识别人脸和CCPBS之间的汉明距离来完成。在CMU-PIE和FERET人脸库上实验结果表明,提出的算法无需人脸对齐和标记,即可以取得很高的正确识别率,明显优于其他算法。与CPBS相比,识别率仅降低很少的同时,特征量降低了22.11%和32.63%。 展开更多
关键词 人脸识别 姿态变化 紧致全姿态二值SIFT
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应用于人脸识别的基于Candide-3特定人脸三维重建 被引量:6
17
作者 胡峰松 林亚平 +1 位作者 邹北骥 张茂军 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期69-73,共5页
针对不同的姿态对人脸识别的影响,提出了一个基于Candide-3参数模型的特定人脸三维重建方法.该方法同时利用了主动形状模型和主动表观模型的优点,较好地提高了特定人脸三维重建的时间效率和准确程度.将该方法对输入的图像进行姿态校正... 针对不同的姿态对人脸识别的影响,提出了一个基于Candide-3参数模型的特定人脸三维重建方法.该方法同时利用了主动形状模型和主动表观模型的优点,较好地提高了特定人脸三维重建的时间效率和准确程度.将该方法对输入的图像进行姿态校正之后再进行识别,极大提高了识别正确率.对CMU-PIE数据库中4种不同姿态集的识别结果表明了方法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 姿态校正 人脸建模 主动形状模型 主动表观模型
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基于仿射变换的多姿态人脸矫正和识别 被引量:19
18
作者 李海彦 徐汀荣 +1 位作者 张立晓 李杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1215-1219,1228,共6页
为了解决随着人脸姿态的变化,人脸识别率迅速下降的问题,提出了利用仿射变换和成像原理相结合对待识别的多姿态人脸图像进行姿态调整,将其调整为近似于正面人脸的方法,该方法能够有效地将45°范围内的多姿态人脸图像调整为正面人脸... 为了解决随着人脸姿态的变化,人脸识别率迅速下降的问题,提出了利用仿射变换和成像原理相结合对待识别的多姿态人脸图像进行姿态调整,将其调整为近似于正面人脸的方法,该方法能够有效地将45°范围内的多姿态人脸图像调整为正面人脸图像。同时,使用改进的SURF(加速鲁棒特征算法)算法对校正后的人脸图像进行识别。在FERET等人脸库及拍摄的人脸图像上进行实验,实验结果表明该方法能够在一定程度上克服姿态变化带来的影响,使平均识别率最高可提高7.0%左右。 展开更多
关键词 姿态变化 仿射变换 人脸矫正 人脸识别 多姿态 SURF
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基于三维模型的人脸姿态估计方法 被引量:8
19
作者 曾慧 穆志纯 袁立 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1-3,共3页
提出一种三维人脸姿态估计方法。该方法通过估计三维平面人脸模型到图像平面的单应矩阵来获得人脸相对于摄像机坐标系的旋转矩阵,并利用M-估计优化方法迭代求精。其主要特点是:实施简单,不需要对透视摄像机参数预先进行标定,能够在较大... 提出一种三维人脸姿态估计方法。该方法通过估计三维平面人脸模型到图像平面的单应矩阵来获得人脸相对于摄像机坐标系的旋转矩阵,并利用M-估计优化方法迭代求精。其主要特点是:实施简单,不需要对透视摄像机参数预先进行标定,能够在较大范围内较精确地估计人脸姿态。对模拟数据及真实人脸图像的实验均验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 摄像机标定 三维模型 单应矩阵 M-估计 人脸姿态估计
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基于非线性最小乘的人脸姿态估计算法 被引量:6
20
作者 张美玉 侯向辉 +2 位作者 任炜彬 徐锦婷 王嗣钧 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2016年第1期34-38,共5页
为提高人脸姿态估计的精确度和鲁棒性,提出了一种结合多特征点三维建模与抗表情干扰策略的姿态估计算法.该算法将3D通用标准模型与输入的人脸特征点进行拟合,进一步将问题抽象成为非线性最小二乘问题.为解决此问题,提出了一种新颖的粗... 为提高人脸姿态估计的精确度和鲁棒性,提出了一种结合多特征点三维建模与抗表情干扰策略的姿态估计算法.该算法将3D通用标准模型与输入的人脸特征点进行拟合,进一步将问题抽象成为非线性最小二乘问题.为解决此问题,提出了一种新颖的粗估计方法,并利用搜索类算法进行迭代求精,最终得到最优解.实验结果分析表明:该算法具有鲁棒性,对人脸表情具有抗干扰能力. 展开更多
关键词 非线性最小二乘 人脸姿态估计 三维建模 迭代搜索 主成分分析
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