【摘 要】
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脸型在三维人脸重建、人脸识别与检索等领域有着重要应用。针对脸型分类问题提出一种基于傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符的DenseNet网络脸型分类方法。通过主动形状模型方法定位得到人脸边缘轮廓点,分别使用傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符将轮廓点数值化为一维向量,并将其输入DenseNet网络进行训练,实现脸型分类。通过实验对比分析,该方法能够充分挖掘人脸形状信息,有效提高
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脸型在三维人脸重建、人脸识别与检索等领域有着重要应用。针对脸型分类问题提出一种基于傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符的DenseNet网络脸型分类方法。通过主动形状模型方法定位得到人脸边缘轮廓点,分别使用傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符将轮廓点数值化为一维向量,并将其输入DenseNet网络进行训练,实现脸型分类。通过实验对比分析,该方法能够充分挖掘人脸形状信息,有效提高脸型分类准确率,同时避免旋转、尺度等影响。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技