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一种由粗到细的渐进式特征点定位算法
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室, [2]北京
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60375007)
中文摘要:

为了解决描述口形轮廓的特征点定位问题,提出了一种特征点定位算法,通过建立口形灰度图像与口 形特征点矢量之间的线性映射关系,实现了特征点的初始定位.在此基础上利用局部纹理模型,实现了对特征 点位置的进一步准确调整.该算法克服了单纯基于局部纹理模型可能陷入搜索过程中局部收敛的缺点 并提出 了适合描述唇部特征的局部纹理模型,提高了特征点标定的准确性.

英文摘要:

In order to solve the feature points location problem, which are used to describe the month appearance, a kind of feature location algorithm was proposed. It realizes the preliminary feature point location through establishing the affine relationship between lip gray scale image and lip feature point vector. Based on it, the local texture model is used to adjust every point s accurate location. The feature point location algorithm the paper proposed overcomes the shortage of traditional local texture model ...

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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