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与传统的在人面部画上标识点的特征点跟踪方法不同 ,KLT(Kanade Lucas Tomasi)算法可以从未加标识点的正面人像视频系列中通过特征纹理信息直接获取面部某些特征点的位移 在KLT算法中加入了基于人脸统计信息的经验约束 ,使KLT算法更加合理有效
基于Kanade-Lucas-Tomasi算法的人脸特征点跟踪方法
【摘 要】
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与传统的在人面部画上标识点的特征点跟踪方法不同 ,KLT(Kanade Lucas Tomasi)算法可以从未加标识点的正面人像视频系列中通过特征纹理信息直接获取面部某些特征点的位移 在KLT算法中加入了基于人脸统计信息的经验约束 ,使KLT算法更加合理有效
【机 构】
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中国科学技术大学电子科学与技术系
【出 处】
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计算机辅助设计与图形学学报
【发表日期】
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2004年03期
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