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基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:武汉大学学报(信息科学版)
  • 时间:0
  • 页码:1164-1167+1186
  • 分类:P237.3[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东大学控制科学与工程学院(千佛山校区),济南市经十路17923号250061
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60975025); 国家教育部博士点专项基金资助项目(20090131120039); 中国博士后科学基金特别资助项目(200902563);中国博士后科学基金面上资助项目(20080441123); 机器人技术与系统国家重点实验室开放研究基金资助项目(SKLRS-2010-MS13)
  • 相关项目:基于学习与继承的复杂大场景下多智能体接力目标跟踪研究
中文摘要:

提出了一种基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计方法。首先利用Adaboost算法训练人脸器官检测器,然后根据人脸器官的几何特征定位人脸特征点,利用获得的人脸特征点构建人脸特征三角形。当人脸发生姿态变化时,利用特征三角形的位置变化进行姿态参数的初步估计。

英文摘要:

Pose is one of the most important elements that affect the facial image.Pose is also an important parameter in the algorithm of face analysis.The pose parameters estimate algorithm based on Adaboost and face feature triangle is introduced in the thesis.Firstly,we use adaboost algorithm to train facial feature detector,then get feature points according to facial geometric structure.After that,we can use feature points to construct facial feature triangle.When facial pose varies,the parameters could be estimated according to the position of facial feature triangle.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217