【摘 要】
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近年来，静态图像中人脸特征点检测方法得到了极大的改进，然而，由于无约束视频中头部姿态、遮挡和光照等的变化，人脸特征点检测和跟踪仍然具有挑战性。为了解决这一问题，提出了一种多视角约束级联回归的视频人脸特征点跟踪系统。首先，利用3维和2维稀疏点集建立变换关系，并估计初始形状。其次，由于人脸图像存在较大的姿态差异，使用仿射变换对人脸图像做一个姿态矫正。在构造形状回归模型时，采用多视角约束级联回归模型来减
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近年来，静态图像中人脸特征点检测方法得到了极大的改进，然而，由于无约束视频中头部姿态、遮挡和光照等的变化，人脸特征点检测和跟踪仍然具有挑战性。为了解决这一问题，提出了一种多视角约束级联回归的视频人脸特征点跟踪系统。首先，利用3维和2维稀疏点集建立变换关系，并估计初始形状。其次，由于人脸图像存在较大的姿态差异，使用仿射变换对人脸图像做一个姿态矫正。在构造形状回归模型时，采用多视角约束级联回归模型来减小形状方差，使学习到的回归模型对形状方差具有更强的鲁棒性。最后，采用了重新初始化机制，在特征点正确定位时使用归一化互相关匹配跟踪建立连续帧之间的形状关系。在测试的公共数据集上本文系统平均误差小于眼间距离的10%，具有优越性能。
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