| 基于统计的2-D人脸形状模型的建立 |
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| 引用本文： | 张展,李春明,周光辉. 基于统计的2-D人脸形状模型的建立[J]. 河北工业科技, 2006, 23(1): 12-14 |
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| 作者姓名： | 张展 李春明 周光辉 |
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| 作者单位： | 河北科技大学信息科学与工程学院,河北,石家庄,050054;河北科技大学体育工作部,河北,石家庄,050018 |
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| 摘 要： | 针对人脸面部特征提取技术是自动视觉翻译和人脸识别中的关键技术之一,介绍了基于统计的人脸形状模型建立原理。利用有标志点的图像训练集变化模式的先验知识而建立模型的方法能够将人脸形状的变化限制在合理的范围内,并能够充分表征人脸特征,实验证明该方法是有效的。
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| 关 键 词： | 标定特征点 图像配准 主成份分析 |
| 文章编号： | 1008-1534(2006)01-0012-03 |
| 修稿时间： | 2004-10-25 |
Building of 2-D statistical face shape models |
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| ZHANG Zhan,LI Chun-ming,ZHOU Guang-hui. Building of 2-D statistical face shape models[J]. Hebei Journal of Industrial Science & Technology, 2006, 23(1): 12-14 |
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| Authors: | ZHANG Zhan LI Chun-ming ZHOU Guang-hui |
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| Abstract: | Facial features extraction is one of the essential techniques in automated visual interpretation and recognition of human face.The paper introduces the method for building face models by learning patterns of variability from training set of correctly annotated images.The face models can only deform in ways found in the training set,so it can interpret facial features sufficiently.The result of the experiment shows that the method is effective. |
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| Keywords: | labeling the training set aligning the training set PCA |
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