USAN-AAM人脸特征点快速定位方法  

USAN-AAM method for fast human facial features location

作　　者：鲁鹏[1] 陈毅松[1] 陈文广[1] 

机构地区：[1]北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,北京100871

出　　处：《计算机应用研究》2010年第8期3188-3190,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2009AA01Z324;2009AA012105;2007AA01Z159;2007AA01Z318);中国博士后科学基金资助项目(20090450233)

摘　　要：基于反向合成算法的AAM(active appearance model)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出了一种改进的AAM人脸特征点定位方法USAN-AAM。实验结果表明,与原方法相比,该方法对光线变化更鲁棒,定位精度也更高。Inverse compositional algorithm based AAM is a fast and efficient algorithm for human facial feature location. However,only based on image intensities,plain AAM may not bring satisfactory location precision,particularly,when illumination varies. This paper proposed an improved AAM method,namely USAN-AAM,to improve the locating performance. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms plain AAM in precision and robustness.

关 键 词：主动表现模型 反向合成算法 同值分割吸收核区域 

分 类 号：TP319.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]