基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准

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.

关键词：人脸配准、活动形状模型、非线性Boosting回归算法、人脸分析

所属期刊栏目：36

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60673107

在线出版日期：2010-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：522-527