【摘 要】
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将人脸表情变化范围离散化表示为多状态部件模型,以便描述人脸非线性变化。引入多方向局部梯度信息,建立反投影概率图来改善原始灰度图像的外观模式表达,基于级联的卷积神经
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部,大连海事大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61672124,No.61370145,No.61173183);“十三五”国家密码发展基金密码理论研究课题(No.MMJJ20170203)
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将人脸表情变化范围离散化表示为多状态部件模型,以便描述人脸非线性变化。引入多方向局部梯度信息,建立反投影概率图来改善原始灰度图像的外观模式表达,基于级联的卷积神经网络实现渐进分层的人脸配准。根据整脸和不同区域的图像实现人脸形状初始化,并判断当前部件状态。根据正确状态的人脸模型回归人脸形状参数,完成最终的精细配准。与其他几种常用算法在数据库上进行了定量比较,结果表明该算法改善了表情变化剧烈时人脸配准的效果,在计算量相当的情况下,正确率和处理速度等方面都达到很好的性能,具有明显的实用价值。
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