复杂背景下基于主动形状模型和POEM纹理模型的人脸特征定位方法.pdf

本发明涉及一种复杂背景下基于主动形状模型和POEM纹理模型的人脸特征定位方法，属于模式识别技术领域。本方法包括：对训练集进行特征点标定；对训练样本建立全局形状模型；对每个标定特征点建立POEM纹理直方图；根据形状模型选择因子选择模型的初始人脸形状；计算测试图像中每个特征点候选点的POEM直方图；对直方图采用马氏距离函数来计算候选点与目标点的相似度；将初始人脸加载到模型中进行迭代搜索匹配；对定位效果略差的局部器官或人脸轮廓进行二次定位。本发明提供的人脸特征定位方法提高了对复杂环境(例如：姿态、光照、表情)变

2023-10-12

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基于改进纹理表示的主动形状模型.docx

基于改进纹理表示的主动形状模型摘要：面部识别、人脸检测和表情识别是计算机视觉领域热门的课题之一。随着深度学习、图像处理等技术的发展，主动形状模型也被广泛应用于人脸识别和表情识别中。本文介绍了一种改进的主动形状模型，该模型采用多尺度纹理描述器，能够更准确地捕捉人脸上的纹理信息，从而提高了人脸识别和表情识别的准确性。正文：1.引言主动形状模型是一种传统的人脸识别和表情识别方法，在计算机视觉领域中被广泛应用。主动形状模型通过对人脸特征点的建模，通过处理图像纹理特征来进行人脸识别和表情识别。随着深度学习、图像处理

2024-11-02

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基于主动形状模型算法分析人脸表情的方法.pdf

本发明涉及一种基于主动形状模型算法识别人脸表情的方法。所述方法包括：存储或选取人脸表情数据库，选取所述人脸表情数据库中部分或全部人脸表情作为训练图像；基于主动形状模型算法对所述训练图像进行特征点定位，其中所述特征点为针对所述训练图像的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴四部分定位出的特征点，所述特征点形成所述的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴各部分的轮廓数据信息，进行数据训练得到各表情的数值约束条件；基于各表情的数值约束条件建立人脸表情的数学模型，基于所述数学模型进行人脸识别。

2023-10-12

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基于改进主动表观模型算法的人脸特征定位.docx

基于改进主动表观模型算法的人脸特征定位人脸特征定位是计算机视觉领域中的重要研究问题之一。它的目标是在给定的人脸图像中精确定位出人脸的关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位。在人脸识别、人脸表情识别、人机交互等领域中都非常重要，因此，研究高效准确的人脸特征定位算法具有很高的实际应用价值。目前，已经有很多人脸特征定位算法被提出和发展。其中，主动形态模型算法（ActiveShapeModel，ASM）是一种非常经典的方法。由于ASM模型能够捕获人脸图像中的形变和纹理信息，因此在人脸特征定位领域中得到了广泛的应用。然

2024-10-30

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基于主动外观模型的人脸特征定位算法的设计与实现.docx

基于主动外观模型的人脸特征定位算法的设计与实现人脸特征定位是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在一张人脸图像中准确地定位出人脸各个特征点的位置，如眼睛、鼻子、嘴巴等，从而为后续的人脸识别、表情识别、情感分析等任务提供基础支持。本文主要介绍基于主动外观模型的人脸特征定位算法的设计与实现。一、主动外观模型简介主动外观模型（ActiveAppearanceModel，AAM）是一种基于统计形状模型和纹理模型的人脸建模方法，它可以对人脸图像进行建模和描述，并提供了一种对人脸图像进行特征定位的方法。主动外观

2024-10-17

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