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多模型ASM及其在人脸面部特征点定位中的应用
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[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]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60475021)
中文摘要:

为了提高ASM在非均匀光照条件下的人脸面部特征点定位的精确度,提出了一种融合Log-Gabor小波特征的多模型ASM方法.该方法的主要特点有:在精确定位目标图像虹膜位置的基础上对全局形状模型进行较准确的初始化;特征点局部纹理特征采用灰度和Log-Gabor小波特征共同描述,减少光照和噪音对算法的影响;建立包括全局ASM和基于人脸面部显著特征区域的局部ASM的多模型ASM,交替使用这两种ASM模型在边缘约束策略基础上对特征点的定位结果进行约束.实验表明,多模型ASM算法对人脸面部特征点定位的准确率比传统ASM算法有明显提高.

英文摘要:

Active shape model is one of the most popular methods for facial feature point location. To improve its accuracy with variance expressions and under non-linear illumination, a multi-model ASM method which integrates Log-Gabor wavelet features is proposed. Irises were located accurately firstly and then utilized to initialize the global ASM; the gray and Log-Gabor wavelet were used to depict the character of each feature point to decrease the effect of illumination and noise, global ASM and local ASM were built respectively and used to constrain feature point location alternately. Experimental result shows that multi-ASM can achieve much higher accuracy than the traditional ASM algorithm.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,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:17909