%0 Journal Article
%T Three-dimensional facial feature points matching based on K-means clustering of relative angle context distribution and support vector machine<br>基于相对角分布聚类和支持向量机的3维人脸特征点匹配技术的研究
%A Ma Hongjing
%A Zhang Detong
%A Feng Jun
%A Geng Guohua
%A <br>麻宏静
%A 张德同
%A 冯筠
%A 耿国华
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%I 
%X 人脸特征点自动定位及对应点匹配是计算机视觉和模式识别领域一个非常热门的研究方向，应用领域包括图像配准、对象识别与跟踪、3维重建、立体匹配等。通过相对角直方图分布和K均值聚类确定脸部特征点的聚类点集，再利用几何信息提取聚类点集的特征，进而采用支持向量机分类最终从点集中分离出39个脸部特征点。实验结果表明，此混合提取方法比单纯使用RAC得到了更好的匹配准确率，在给定的距离阈值范围内，50%的特征点定位准确率达到了100%。
%K relative angle-context distributions
%K support vector machine
%K feature points locating
%K K-means<br>相对角度分布
%K 支持向量机
%K 特征点定位
%K K均值聚类
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=D6304BE3A5F615DA7E4640ED141C0988&yid=9377ED8094509821&vid=7801E6FC5AE9020C&iid=94C357A881DFC066&sid=138D3449C4A7D4E9&eid=353B961D86F026C0&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=13