發(fā)布時間：2018-04-18 15:30

  本文選題：人臉標志點定位 + HK曲率分析　； 參考：《控制理論與應用》2017年06期

【摘要】：三維人臉標志點定位在人臉識別、人臉跟蹤、人臉建模、表情分析等方面具有非常重要的作用.然而,在姿態(tài)和表情變化很大的條件下進行標志點定位,這仍然是一個很具挑戰(zhàn)性的課題.本文提出一種對姿態(tài)和表情不敏感的三維人臉標志點定位方法,利用HK曲率分析檢測出候選標志點,根據(jù)對面部形狀的先驗知識,提出一種基于人臉幾何結構的分類策略對候選標志點進一步細分,通過把候選標志點與人臉標志點模型進行匹配,實現(xiàn)標志點的精確定位.首先在CASIA數(shù)據(jù)集對該方法的標志點定位精度進行測試,然后在UND/FRGC v2.0數(shù)據(jù)集對該方法與其他方法進行比較.實驗結果表明該方法在姿態(tài)和表情變化很大的條件下具有高精度和高魯棒性.
[Abstract]:3D face marker location plays an important role in face recognition, face tracking, face modeling, expression analysis and so on.However, it is still a challenging task to locate landmarks under the condition of great changes in posture and expression.In this paper, a 3D face marker location method, which is insensitive to pose and expression, is proposed. The candidate marker points are detected by HK curvature analysis, and based on the prior knowledge of facial shape,A classification strategy based on geometric structure of human face is proposed to further subdivide candidate markers. By matching candidate markers with face marker models, the precise location of candidate markers is realized.Firstly, the accuracy of the method is tested in the CASIA dataset, and then compared with other methods in the UND/FRGC v2.0 dataset.The experimental results show that the method has high accuracy and robustness under the condition of great changes in posture and expression.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學自動化學院;華南師范大學軟件學院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1768965