典型文献
多视角约束级联回归的视频人脸特征点跟踪
文献摘要：
近年来,静态图像中人脸特征点检测算法得到了极大的改进,然而,由于真实视频中头部姿态、遮挡和光照等因素的变化,人脸特征点检测和跟踪仍然具有挑战性.为了解决这一问题,提出一种多视角约束级联回归的视频人脸特征点跟踪算法.首先,利用三维和二维稀疏点集建立变换关系,并估计初始形状;其次,由于人脸图像存在较大的姿态差异,使用仿射变换对人脸图像进行姿态矫正;在构造形状回归模型时,采用多视角约束级联回归模型减小形状方差,从而使学习到的回归模型对形状方差具有更强的鲁棒性;最后,采用重新初始化机制,并在特征点正确定位时使用归一化互相关(NCC)模板匹配跟踪算法建立连续帧之间的形状关系.在公共数据集上的实验结果表明:该算法的平均误差小于眼间距离的10％.
文献关键词：
人脸特征点跟踪;多视角约束;仿射变换;级联回归;归一化互相关
中图分类号：
作者姓名：
代少升;熊昆;吴云铎;肖佳伟
作者机构：
重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]代少升;熊昆;吴云铎;肖佳伟-.多视角约束级联回归的视频人脸特征点跟踪)[J].计算机应用,2022(08):2415-2422
A类：
多视角约束,人脸特征点跟踪
B类：
级联回归,人脸特征点检测,检测算法,中头,头部姿态,遮挡,跟踪算法,稀疏点,点集,变换关系,人脸图像,仿射变换,姿态矫正,造形,初始化,归一化互相关,NCC,模板匹配,公共数据,平均误差
AB值：
0.2046
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