软件学报
軟件學報
연건학보
JOURNAL OF SOFTWARE
2004年
11期
1607-1615
,共9页
光流%特征点定位%特征点跟踪%贝叶斯后验概率估计
光流%特徵點定位%特徵點跟蹤%貝葉斯後驗概率估計
광류%특정점정위%특정점근종%패협사후험개솔고계
将Lucas-Kanade光流跟踪算法与人脸特征点定位的统计模型DAM(direct appearance model)在Bayesian框架下结合起来,提出了视频中人脸特征点定位与跟踪的一种混合模型方法.利用Lucas-Kanade算法预测人脸特征点的位置,充分利用了帧间的相关信息,提高了跟踪的速度.通过DAM中纹理对形状的约束,在提高跟踪精度的同时增强了整个算法的鲁棒性.实验表明,这种方法可以很好地适应人脸的多种运动,可用于人脸识别或3D人脸建模.
將Lucas-Kanade光流跟蹤算法與人臉特徵點定位的統計模型DAM(direct appearance model)在Bayesian框架下結閤起來,提齣瞭視頻中人臉特徵點定位與跟蹤的一種混閤模型方法.利用Lucas-Kanade算法預測人臉特徵點的位置,充分利用瞭幀間的相關信息,提高瞭跟蹤的速度.通過DAM中紋理對形狀的約束,在提高跟蹤精度的同時增彊瞭整箇算法的魯棒性.實驗錶明,這種方法可以很好地適應人臉的多種運動,可用于人臉識彆或3D人臉建模.
장Lucas-Kanade광류근종산법여인검특정점정위적통계모형DAM(direct appearance model)재Bayesian광가하결합기래,제출료시빈중인검특정점정위여근종적일충혼합모형방법.이용Lucas-Kanade산법예측인검특정점적위치,충분이용료정간적상관신식,제고료근종적속도.통과DAM중문리대형상적약속,재제고근종정도적동시증강료정개산법적로봉성.실험표명,저충방법가이흔호지괄응인검적다충운동,가용우인검식별혹3D인검건모.
