【摘 要】
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基于BCD提出了一种新的面部特征点定位方法,该方法在以下三个方面扩展了传统的BCD(boostedcascade detector):a)建立了BCD决策响应与特征点位置之间的概率关系;b)提出一种基于上述概率关系的特征点定位方法;c)设计了两种最佳人脸候选区域的选择方法。解析式的BCD把人脸检测和面部特征点定位融合成一个统一的过程。实验表明其精度和速度高于平均位置法(AVG)和基于boosted
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南怀化学院计算机科学与技术系,清华大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（6067309333）,湖南省自然科学基金资助项目（06JJ20065）
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基于BCD提出了一种新的面部特征点定位方法,该方法在以下三个方面扩展了传统的BCD(boostedcascade detector):a)建立了BCD决策响应与特征点位置之间的概率关系;b)提出一种基于上述概率关系的特征点定位方法;c)设计了两种最佳人脸候选区域的选择方法。解析式的BCD把人脸检测和面部特征点定位融合成一个统一的过程。实验表明其精度和速度高于平均位置法(AVG)和基于boosted classifiers的最佳命中法(BestH it),并且它的运行速度也明显高于基于非线性优化的AA
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