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基于概率关系的面部特征点定位技术方法: 2009年; 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AAM和SOS法。; 彭小宁邹北骥王磊罗平; 关键词：解析式人脸检测 BCD

边界保持的隐式曲面三角化方法: 2009年; 隐式曲面三角化是隐式曲面绘制的常用算法。对于开区域上散乱点数据重建的隐式曲面,常用的隐式曲面三角化方法得到网格模型不能很好地保持散乱点数据的边界。针对该问题,提出了一种边界保持的隐式曲面三角化方法。根据散乱点数据的空间分布,控制等值面的抽取范围,实现了边界保持。实验结果表明,该算法能够产生和散乱点数据边界一致的三角网格。; 李朝军邹北骥王磊王磊; 关键词：隐式曲面三角化散乱点

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湖南省自然科学基金(06JJ20065)