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搜索资源 - Localization of Facial Features
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人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
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研究一种红外医学图像处理与分析方法,实现红外人脸图像中特征区域的自动定位。方法
针对红外正面脸部图像,采用一种无监督的局部和全局的特征提取方法,首先通过阈值法区分出前景和
背景,并根据面部特征对称性在前景中确定鼻区 然后在面部确定一个包含所有特征的矩形区域,利用
Harris算子在该区域检测出角点,并找出这些点的局部最大值点 最后用K-means方法对这些点进行
聚类
-To develop an mi age analyzing procedure forautomatic
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文章在小波分析的基础上，提出了一种在图像的小波分解数据域中实现对称变换的方法，
并把这种方法运用于人脸特征的定位，这种方法可以提高人脸特征定位的效率。-Based on wavelet analysis, the article proposes a wavelet decomposition of the image data domain symmetry transformation method, and this method is applied to the positioni
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人脸检测方法主要有基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法、基于外观的方法；脸部特征定位方法分为基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息等五类；人脸表情识别方法分为基于几何特征的识别方法，基于整体的识别方法，基于模型的识别方法，基于模板的识别方法。-Face detection methods are mainly based on knowledge of the method, the characteristics of constant method, template match
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ASM算法 MATLAB源代码
人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。-The purpose of the facial feature point positioning is to further determine the position of the facial feature points (eye, eyebrows, nose, mou
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