反向组合算法相关论文
随着人工智能、计算机视觉、人机交互技术(HCI)的发展,人脸特征识别技术也取得了迅猛发展。与人体其他生物特征相比,人脸特征具有......
图像目标识别是图像理解和计算机视觉领域的热点问题之一,在军用、商用、民用等诸多场合均有广泛的应用前景。而图像中目标物体的......
对有偏转角度的人脸特征点定位来说,拟合初始位置和模型的角度对人脸特征点定位效果有很大的影响。而传统的AAM(Active Appearance......
AAM(Active AppearanceM odel)是一种用来提取人脸特征点的有效方法,由人脸动态表观建模和拟合算法两部分组成.在多种AAM拟合算法......
针对随年龄的增长人脸图像年龄组分类准确率下降的问题,提出一种有效提高准确率和分类速度的年龄组分类方法。该方法结合主成分分......
传统的主动表观模型(AAM)反向组合算法仅进行了单次拟合过程,当初始位置与目标对象偏移过大时,往往会陷入局部最小,难以收敛到正确......
传统的AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位改进方法通常关注于拟合效率上,没有具体考虑拟合初始位置和模型实例的特征,因......
针对头部姿态大角度偏转时,传统的2D人脸模型(主动表观模型,Active Appearance Model)定位人脸特征点的精度会急剧下降.引入与MPEG......
图像匹配是三维重构的重要组成部分,经典局部匹配的实现方式是区域匹配。零均值归一化互相关(ZNCC)匹配对环境光有较高鲁棒性。本......
动态表观模型(Active Appearance Model,简称AAM)最早于1998年由F.T.Cootes等人提出并被应用于人脸特征点定位。2001年卡耐基梅隆......
人脸特征提取是人脸图像分析技术的关键,它被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建、人脸图像压缩等领域。由于人脸的面部表情和头部......
