一种稳定的人脸轮廓模型
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A Robust Shape Model of Human Face
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    摘要:

    用Harris算子提取被测人脸上受表情影响较小的几个关键特征点,由这些特征点的相对座标位置与正面人脸模型中对应点的相对座标位置之间的转化关系估计出被测人脸的姿态向量,用此姿态向量与提取的点建立一个综合人脸轮廓模型。由于所提取的特征点受人脸表情变化影响很小,在模型中又正确估计了人脸姿态,因此,此模型可以很好地抑制人脸表情和姿态变化的影响,适合于作为识别人脸的依据。

    Abstract:

    Firstly, the key feature points which have much less reaction under changing appearances are captured from a tested face. Then the transforming vectors between the relative coordinates of the captured points and each corresponding point in the face model are used to estimate the pose of the tested face. At last, a synthetical face shape model is established by using the captured points and the estimated pose vector. The shape model would be robust under changing appearances and poses because the points in the model are unchangeable under different appearances. In addition, this paper estimates the pose of the tested face correctly. The shape model will be fit for face recognition.

    参考文献
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    引证文献
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周维,胡同森,蒋成成.一种稳定的人脸轮廓模型.计算机系统应用,2010,19(2):67-70

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  • 收稿日期:2009-06-09
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