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基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准

苏延超 艾海舟 劳世竑

苏延超, 艾海舟, 劳世竑. 基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准. 自动化学报, 2010, 36(4): 522-527. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00522
引用本文: 苏延超, 艾海舟, 劳世竑. 基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准. 自动化学报, 2010, 36(4): 522-527. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00522
SU Yan-Chao, AI Hai-Zhou, LAO Shi-Hong. Non-linear Boosting Regression for Multi-view Face Alignment. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(4): 522-527. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00522
Citation: SU Yan-Chao, AI Hai-Zhou, LAO Shi-Hong. Non-linear Boosting Regression for Multi-view Face Alignment. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(4): 522-527. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00522

基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00522
详细信息
    通讯作者:

    艾海舟

Non-linear Boosting Regression for Multi-view Face Alignment

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    Corresponding author: AI Hai-Zhou
  • 摘要: 人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤, 是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题. 本文针对图像中水平视角在正负45°内的人脸配准问题, 利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法, 根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移, 提出了一种新的基于经典活动形状模型(Active shape model, ASM)的实时多视角人脸配准算法. 在两个数据集合上的测试实验表明, 该算法在速度、准确度和稳定性上都比经典的ASM算法有显著提高且优于近期的改进算法, 具有明显的实用价值.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-01-20
  • 修回日期:  2009-04-01
  • 刊出日期:  2010-04-20

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