【摘 要】
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针对面部测量和统计方法所存在的效率低,测量精度差的问题,提出一种基于深度学习的面部五官特征点自动标记方法,提高测量面部参数的效率.进而可以测量到鼻中宽、鼻翼宽、脸部宽度、眼宽等面部参数.最后基于模糊聚类分析方法,将面部参数值数据集进行分类和统计.通过采集的65组面部数据,与已有算法进行比较,本文的面部形态分析系统具有较高的测量精度.
【机 构】
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黑龙江省科学院智能制造研究所,黑龙江 哈尔滨 150090
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针对面部测量和统计方法所存在的效率低,测量精度差的问题,提出一种基于深度学习的面部五官特征点自动标记方法,提高测量面部参数的效率.进而可以测量到鼻中宽、鼻翼宽、脸部宽度、眼宽等面部参数.最后基于模糊聚类分析方法,将面部参数值数据集进行分类和统计.通过采集的65组面部数据,与已有算法进行比较,本文的面部形态分析系统具有较高的测量精度.
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