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基于小波分析的人脸定位算法在AmI中的应用
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学嵌入式软件与系统研究所,北京100022
  • 相关基金:国家自然科学基金(90407017);北京市教委资助项目(KM200710005018).
中文摘要:

为了提高环绕智能个性化系统中人脸定位子系统的性能,更好地体现AmI系统无所不在的服务和隐藏计算的概念,提出了基于小波分析的人脸实时定位算法.首先将采集的图像经肤色模型预处理获得整个脸部信息,然后应用小波分析定位头发区域几何形状,结合先验知识获取头发几何概率模型.最后将此模型应用于AmI实时定位跟踪系统中,从而实现了AmI用户的个性化视频服务.实验结果表明,该算法在AmI系统中实时性好,定位准确率高.

英文摘要:

In order to increase the performance of human face orientation nested in individual Anal (Ambient intelligence) system and to reflect the concept of AmI serving anywhere and hidden computing, an algorithm of face orientation based on wavelet is proposed here. First, the position information of face was obtained from a lot of real-time acquired images that were preprocessed by skin-model. Second, using wavelet analysis located the geometrical shape of hair area, and then combining prior knowledge gained the hair geometric probability model. Finally, this model was applied to the AmI system of real-time position and tracing so as to implement the individual video service for the AmI users. The results show that the proposed algorithm is capable of locating the human face orientation in the AMI system with good performance of real-time and high accuracy of positioning.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924