【摘 要】
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为克服纹理不丰富和非刚性形变等因素引起的面部特征点跟踪困难,提出了一种基于子空间约束的面部特征点跟踪算法.针对人脸运动特点,将面部特征点分为具有复杂运动模式和简单
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金，中国科学院"百人计划"，上海市科委资助项目，上海银晨智能识别科技有限公司资助项目
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为克服纹理不丰富和非刚性形变等因素引起的面部特征点跟踪困难,提出了一种基于子空间约束的面部特征点跟踪算法.针对人脸运动特点,将面部特征点分为具有复杂运动模式和简单运动模式的特征点集.用通过样例学习得到的特定描述模型准确刻画了具有复杂运动模式的特征点集的变化,保证了子空间约束的有效性.对运动模式简单的特征点集的跟踪则采用基于光流的算法,以提高算法的效率,也为基于特定描述模型的跟踪算法提供了更准确的起始搜索位置.对跟踪结果进一步应用子空间约束解决跟踪中的开孔问题和消除跟踪误差.实验结果表明,在存在较大脸部变形
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