【摘 要】
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针对传统的Active Shape Mode(lASM)方法的缺陷与不足,提出了几点改进的方法。传统的ASM方法利用人脸检测提供的初始位置进行特征搜索;在改进算法中,利用了瞳孔定位的方法进
【机 构】
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青岛大学,上海中科院计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60303018)
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针对传统的Active Shape Mode(lASM)方法的缺陷与不足,提出了几点改进的方法。传统的ASM方法利用人脸检测提供的初始位置进行特征搜索;在改进算法中,利用了瞳孔定位的方法进行初始化,并采取了边缘约束,自适应步长等改进方法,有效地改善了ASM方法的性能。实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高。
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