多信息融合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法
针对三维人脸模型面部五官标志点定位对姿态变化非常敏感的问题,提出了一种基于多信息融合的多姿态三维人脸五官标志点定位方法.首先对二维人脸纹理图像采用仿射不变的Affine- SIFT方法进行特征点检测,再利用映射关系将其投影到三维空间,并采用局部邻域曲率变化最大规则和迭代约束优化相结合的方法对面部五官标志点进行精确定位.在FRGC2.0和自建NPU3D数据库的实验结果表明,文中方法无需对姿态和三维数据的格式进行预先估计和定义,算法复杂度低,同时对人脸模型的姿态有着较强的鲁棒性,与现有五官标志点定位方法相比,有着更高的定位精度.
三维人脸模型、标志点定位、多信息融合、多姿态、迭代约束优化
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60872145;国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金2009AA01Z315;西北工业大学基础研究基金JC201122
2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
163-172
