人脸特征点提取方法综述

发布时间：2017-08-09 14:11

  本文关键词：人脸特征点提取方法综述

  更多相关文章： 人脸特征点 轮廓提取 轮廓模型 PDM 二维图像

【摘要】：人脸轮廓的定位提取,是计算机视觉领域的新兴热点研究课题.该课题对于人脸识别、表情识别、目标跟踪等诸多相关课题的研究具有重要意义.特征点是目前人脸轮廓的最主要描述形式.近年来,伴随着受关注度的不断提升,针对人脸特征点定位技术的研究获得了长足的发展.文中对过去十年间该方向上出现的新方法和新技术进行了整体综述.具体包含以下内容:(1)介绍了人脸轮廓描述形式、所采用的图像特征、实验图像数据集等相关知识;(2)按照核心技术方法的区别,所有方法被进行具体细分并归类介绍;(3)统计汇总分析了各方法的实施细节,包括特征点数目、实验数据集、图像特征形式、方法相对实验精度等内容;(4)分析了近年来方法发展的趋势和共性特点;(5)对目前研究中亟待解决的挑战性问题进行了讨论.
【作者单位】： 天津工业大学计算机科学与软件学院;约克大学计算机系;天津工业大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 人脸特征点 轮廓提取 轮廓模型 PDM 二维图像
【基金】：国家自然科学基金(61302127,11326198,61373104) 中国博士后科学基金(2015M570228) 天津市科技支撑计划重点项目(14ZCZDGX00033)资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 李月龙;孟丽;封举富;武继刚;;基于光照补偿空间的鲁棒人脸识别[J];中国科学:信息科学;2013年11期

2 李月龙;封举富;;基于最小扭曲变换的正面人脸图像合成[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年06期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 王云;袁宝华;朱长水;;基于曲面轮廓分析的人脸面部扭曲程度分析[J];计算机仿真;2016年05期

2 马晓;庄雯t，

本文编号：645673