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傳統(tǒng)的AAM(Active Appearance Models)人臉特征定位改進(jìn)方法通常關(guān)注于擬合效率上，沒有具體考慮擬合初始位置和模型實(shí)例的特征，因此定位準(zhǔn)確率和速度并不理想。該文提出了一種基于人臉特征檢測和簡單三維姿態(tài)估計(jì)的擬合初始位置改進(jìn)和模型實(shí)例選擇方法。首先采用Adaboost 算法對圖像中人臉特征進(jìn)行預(yù)檢測，然后充分利用YCbCr 色彩空間人臉膚色特性對無法檢測或檢測不完全的圖像進(jìn)行特征提取，最后根據(jù)特征區(qū)域
計(jì)算鼻尖坐標(biāo)和人臉偏轉(zhuǎn)角，合理調(diào)整擬合中心位置和模型實(shí)例，并在擬合過程中引入ATLAS(AutomaticallyTuned Linear Algebra Software)線性代數(shù)軟件包，實(shí)現(xiàn)矩陣優(yōu)化?；贗MM 人臉庫的仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法與傳統(tǒng)反向組合AAM 相比，擬合準(zhǔn)確率提高約43%，時(shí)間消耗降低約62%。
計(jì)算鼻尖坐標(biāo)和人臉偏轉(zhuǎn)角，合理調(diào)整擬合中心位置和模型實(shí)例，并在擬合過程中引入ATLAS(AutomaticallyTuned Linear Algebra Software)線性代數(shù)軟件包，實(shí)現(xiàn)矩陣優(yōu)化?；贗MM 人臉庫的仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法與傳統(tǒng)反向組合AAM 相比，擬合準(zhǔn)確率提高約43%，時(shí)間消耗降低約62%。
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