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人脸模板变形算法
libralibra
2011-12-28 03:37:27
有一标准人脸模板,80个点,其中双眼,双眉,鼻子,嘴巴,轮廓等位置是特征点,20个.其余60个是普通点.
从一图片检测到20个(上述位置)特征点.想根据这个特定人脸的特征点与标准模板的20个特征点之间的关系
得到其他60个非特征点的位置,这方面有什么算法吗?
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人脸模板变形算法
有一标准人脸模板,80个点,其中双眼,双眉,鼻子,嘴巴,轮廓等位置是特征点,20个.其余60个是普通点. 从一图片检测到20个(上述位置)特征点.想根据这个特定人脸的特征点与标准模板的20个特征点之间的关系 得到其他60个非特征点的位置,这方面有什么算法吗?
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wujpbb7
2012-02-02
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楼主说的应该是一个对齐的过程,就是通过 平移、旋转 和 缩放,使 两幅图中的 20个特征点之间的距离最小,然后其他 60个点的位置自然就出来了。具体算法就是要解一个线性方程组,参考 “G-ASM:一种基于Gabor Wavelet 和Active Shape Model 的人脸特征点跟踪方法”的第4.2节。
ChenLee_1
2012-01-13
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3D人脸重构,三维人脸匹配。瑞士巴塞尔大学T。Vetter教授是这方面的专家,我博客里面有他的主页连接。
libralibra
2012-01-10
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是这么个理,60个和20个特征点位置不同,仅有20个特征点,也能看出来是人脸,因为他们定位的都是边缘,轮廓
有了60个非特征点,就可以形成局部点云,用delauney算法可以做出三角面片就可以粗略逼近曲面了,
但是20个特征和60个非特征都是三维数据点,特征点勾勒特征并不需要60个非特征
鼻子的高度可以通过鼻子中线这条特征线上z坐标最高减去鼻根最后一个特征点就能得到的.
有什么算法能通过2个模板20个特征点之间的坐标,通过某种方式来"估计"其余60个点的坐标吗?
zzwu
2012-01-08
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也就是说,不是用20的点的空间位置来确定另外的60个点,这是不可能的,而是把20个点附着在60个点的上面,然后利用20个点与其相邻的其他点来形成鼻子、耳朵、眼睛等形状。
zzwu
2012-01-08
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我的理解是:20个特征点就是相对于60个普通点来计算的,例如,鼻子的高度都是相对于上唇皮肤隆起多少而言的,而鼻子的宽度都是由其两翼偏离唇中线的位置决定,...
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人脸
数据配准
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算法
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基于联合贝叶斯
算法
的
人脸
匹配
算法
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人脸
识别
算法
中,有多种方法可供选择,包括基于几何特征、
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一种用于正面旋转
人脸
检测
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后续的研究还引入了
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模板
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模板
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变形
模板
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