基于多种群遗传算法的人脸特征定位  

Facial feature location based on multipopulation genetic algorithm

作　　者：张永[1] 张译匀[1] 王芳[1] 

机构地区：[1]兰州理工大学计算机与通信学院,兰州730050

出　　处：《计算机工程与应用》2013年第6期167-169,212,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：活动形状模型(Active Shape Model,ASM)是一种用于特征定位的统计形状模型。在原活动形状模型的基础上,提出一种新的多种群遗传算法(Multipopulation Genetic Algorithm,MPGA)去搜索人脸图片的最好表示。并且根据面部各主要特征的特点确定适应度函数。实验结果表明,改进的ASM对于人脸特征定位有较好的效果。Active Shape Model（ASM） which is used to locate feature is a statistics shape model. Based on the original active shape model, a new Multipopulation Genetic Algorithm （MPGA） is applied to searching for the best representation of face images. The fitness function is determined based on the characteristics of the main facial features. Experimental results show that the im- proved ASM improves the accuracy of facial features location.

关 键 词：人脸特征定位 活动形状模型 多种群遗传算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]