2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁
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1、本文首先闡述了面部關(guān)鍵特征點(diǎn)的自動(dòng)定位在人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的重要作用,簡(jiǎn)要介紹了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,分析探討了幾種重要的定位方法.然后在第二章詳細(xì)介紹了主動(dòng)形狀的彈性圖模型(Bunch-Active Shape Model,Bunch-ASM)的算法基礎(chǔ)—主動(dòng)形狀模型(Active Shape Model,ASM)和彈性圖匹配算法(Elastic Bunch Graph Model,EBGM),分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn),并針對(duì)這些優(yōu)缺點(diǎn),在第

2、三章提出了主動(dòng)形狀的彈性圖模型算法.由于主動(dòng)形狀模型中使用的局部灰度特征很不穩(wěn)定,類似于彈性圖匹配算法中的Gabor特征,于是我們利用訓(xùn)練集中不同圖像相應(yīng)的特征點(diǎn)的局部灰度向量(稱為Profile)構(gòu)建Bunch-ASM中的剖面彈性圖(Profile Bunch Graph,PBG)用于對(duì)目標(biāo)人臉圖像中面部關(guān)鍵特征點(diǎn)的自動(dòng)定位.實(shí)驗(yàn)證明,這種算法與傳統(tǒng)的主動(dòng)形狀模型相比定位結(jié)果有顯著的提高.本文最后對(duì)不同的面部關(guān)鍵特征點(diǎn)定位算法中定位誤

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