[1]张晓薇 张文俊.视频人脸检测与特征点定位研究[J].计算机技术与发展,2012,(05):202-204.
　ZHANG Xiao-wei,ZHANG Wen-jun.Study of Face Detection and Feature Points Location in Video Sequence[J].,2012,(05):202-204.
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视频人脸检测与特征点定位研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年05期
页码:
202-204
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Study of Face Detection and Feature Points Location in Video Sequence
文章编号:
1673-629X（2012）05-0202-03
作者:
张晓薇 张文俊
上海大学影视艺术技术学院
Author(s):
ZHANG Xiao-wei;  ZHANG Wen-jun
School of Film ＆ TV Arts and Technology, Shanghai University
关键词:
人脸检测; 特征点定位; 连续均值量化; 主动形状模型
Keywords:
face detection; feature points location; local SMQT; ASM
分类号:
TP309
文献标志码:
A
摘要:
基于对视频中人脸的检测和特征点定位算法的学习与研究，文中提出了一种结合连续均值向量和主动形状模型的新方法。该方法首先对视频帧进行局部连续均值量化变换处理，快速地检测出似人脸区。然后用改进ASM方法来定位所检测出人脸的特征点，使用双阈值Sobel算子进行边缘检测，提取边缘信息，当搜索时利用这些边缘信息来改变特征点的权值，使带有更多边缘信息的像素点更有可能被选为最佳候选点。该方法可以快速地对人脸做出检测，并能很好地定位出人脸特征点
Abstract:
In the basic study and analysis of the human face detection and feature point location algorithm in video, it proposes a method. First determine the like-face area in the video frame with local SMQT characteristics;Then position the detected human face feature point with the modified ASM, using double threshold Sobel operator for edge detection to extract edge information, using the edge information to change the weight of the feature points when searching, to make more likely of the possibility that the pixels with stronger edge infor- mation is selected as the best candidate point. This method was tested to show good positioning of facial features based on fast detection

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备注/Memo

备注/Memo:
上海大学创新基金（A16-0114-11-008）张晓薇（1986-），女，浙江嘉兴人，硕士研究生，研究方向为视频图像处理、变形动画；张文俊，博士，教授，研究方向为数字媒体技术与应用、数字新媒体、网络通信技术及计算电磁学等
更新日期/Last Update: 1900-01-01