【摘 要】
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为了对人脸特征点进行精确地跟踪,提出一种在线参考表观模型(ORAM)的算法.首先在原主动表观模型(AAM)中加入在线更新的参考模型;然后采用子空间在线自更新机制,利用增量学习方法在线更新AAM的纹理模型和参考模型;在此基础上,基于同步反向合成建立ORAM的特征点拟合算法.为减少跟踪过程产生的累积误差,利用初始稳定跟踪结果建立纹理子空间重置机制,完成人脸特征点跟踪.实验结果表明,ORAM算法无需训练
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61104213）,江苏省自然科学基金（BK2011146）.
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为了对人脸特征点进行精确地跟踪,提出一种在线参考表观模型(ORAM)的算法.首先在原主动表观模型(AAM)中加入在线更新的参考模型;然后采用子空间在线自更新机制,利用增量学习方法在线更新AAM的纹理模型和参考模型;在此基础上,基于同步反向合成建立ORAM的特征点拟合算法.为减少跟踪过程产生的累积误差,利用初始稳定跟踪结果建立纹理子空间重置机制,完成人脸特征点跟踪.实验结果表明,ORAM算法无需训练集,在姿态、表情、光照变化的环境下,能够准确、快速地完成人脸跟踪.
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