%0 Journal Article
%T 基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准
%A 苏延超
%A 艾海舟
%A 劳世竑
%J 自动化学报
%P 522-527
%D 2010
%R 10.3724/SP.J.1004.2010.00522
%X ？人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤,是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题.本文针对图像中水平视角在正负45°内的人脸配准问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移,提出了一种新的基于经典活动形状模型(Activeshapemodel,ASM)的实时多视角人脸配准算法.在两个数据集合上的测试实验表明,该算法在速度、准确度和稳定性上都比经典的ASM算法有显著提高且优于近期的改进算法,具有明显的实用价值.
%K 人脸配准
%K 活动形状模型
%K 非线性Boosting回归算法
%K 人脸分析
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract13700.shtml