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AAM在多姿态人脸特征点检测中的应用被引量：13: 2010年; 主动表观模型AAM是经典的特征点检测方法,但是受到其线性预测模型能力的限制,当初始位置偏离目标位置过大时,很难收敛到正确位置,因此传统的单一AAM模板很难满足多姿态人脸特征点检测的要求。针对此问题,提出了一种基于多模板AAM的人脸特征点检测方法:首先定义模板相似度和人脸特征点,将人脸姿态划分为若干类,每一类姿态训练一个特定的AAM模板;然后对测试样本,利用每个AAM模板搜索特征点,并计算搜索结果与模板的相似度,选择相似度最大的AAM模板的搜索结果作为最终的特征点检测结果。通过相似度选择模板的方法可以为AAM搜索提供相对偏离较小的初始位置,因此可以精确地检测特征点。在东方人脸数据库上的实验结果证明了模板选择的必要性和相似度定义的合理性。在整个数据库上的测试结果表明,92.11%的测试图像均可以通过相似度准则选择到正确的AAM模板,从而可以精准地检测特征点;99.92%的图像可选择到正确的AAM模板或其相邻模板,故可以检测到较为准确的特征点。; 呼月宁张艳宁朱宇崔瑞; 关键词：特征点检测多姿态

基于二次误差测度的特征保持简化算法: 2009年; 三维人脸模型通常具有很高的分辨率,而且人脸表面特征分布具有不均匀性,需要对模型进行简化,去除冗余信息,提高计算效率。但是现有的模型简化算法在特征保持方面并不能令人满意。本文将基于曲率信息的三维顶点特征表示度量加入模型顶点收缩代价的估计过程,在简化模型的同时保留特征丰富区域的信息。同时,本文在边折叠过程中加入了检测与再折叠操作,解决了简化过程中出现的重叠三角面问题。实验表明,本算法能够在可靠地生成高质量的简化模型的同时,更好地保持特征丰富区域的细节信息。; 刘延通张艳宁郭哲; 关键词：网格简化二次误差测度曲率

基于几何特征的3维网格模型零水印算法被引量：8: 2009年; 由于3维网格模型对水印嵌入强度高度敏感,为避免外观视觉效果严重失真,如今多数水印算法只能采用低强度的嵌入策略,从而导致其鲁棒性能下降。为了解决水印鲁棒性和透明性之间的矛盾问题,提出了一种不对网格模型数据进行任何改动的零水印算法。该方法首先对网格模型的几何数据进行校准预处理,然后对网格按顶点包围盒进行分割来提取几何数据空域特征,进而再应用3维DCT变换在变换域中进一步集中能量,其水印由若干DCT大值系数构造生成,并在IPR数据库注册获得版权保护,该水印的检测过程无需原始网格模型数据的参与。实验结果表明,该算法构造的水印不仅能抵抗顶点重排序、平移、旋转、各向一致缩放等攻击,而且对加噪、网格简化、网格滤波和二次水印等也表现出一定的鲁棒性。; 徐涛张艳宁孙瑾秋郑江滨林增刚; 关键词：网格水印零水印

多视角2.5维人脸数据的自动配准与三维融合被引量：1: 2009年; 提出了一种有效的从三视角2.5维人脸图像到完整三维人脸模型的融合方法。首先用ICP(迭代最近点)方法对三视角人脸图像上手动选取的特征区域进行粗配准,然后用一种调整能量最优方法进行精确配准,最终合成完整的三维人脸模型。通过对融合结果进行相似度测量,实验说明了方法的有效性和优越性。; 付伟张艳宁郭哲; 关键词：相似度测量

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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-05-0866)