【摘 要】
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人眼精确定位作为人脸图像规整化的预处理步骤对人脸识别系统的性能具有重要影响。Pictorial模犁通过结合外观特征和人脸构件的形状约束来优化人眼定位的精度,已成为解决该问题的经典技术。但在复杂光照和表情变化下,该模型所采用的单模态高斯外观模犁已不足以刻画人脸外观的改变,而简单的位置约束更限制了人脸构件结构变化的灵活性。本文通过结合光照预处理技术、鲁棒的图像描述子、泛化能力更强的概率SVM机和增强的
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与工程系 南京 210016
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人眼精确定位作为人脸图像规整化的预处理步骤对人脸识别系统的性能具有重要影响。Pictorial模犁通过结合外观特征和人脸构件的形状约束来优化人眼定位的精度,已成为解决该问题的经典技术。但在复杂光照和表情变化下,该模型所采用的单模态高斯外观模犁已不足以刻画人脸外观的改变,而简单的位置约束更限制了人脸构件结构变化的灵活性。本文通过结合光照预处理技术、鲁棒的图像描述子、泛化能力更强的概率SVM机和增强的结构约束机制来解决上述问题,从而得到一个增强的Pictorial模型。在标准人脸库CAS-PEAL上的实验表明,该模型对强烈的光照变化和由于表情变化等所导致的人脸构件结构关系变化具有较好的鲁棒性。
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