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多模板ASM方法及其在人脸特征点检测中的应用被引量：18: 2007年; ASM(active shape model)是目前最流行的人脸对齐方法之一.为提高ASM在非均匀光照下多表情的人脸特征点检测的准确率,提出了一种融入Gabor特征、并将局部ASM和全局ASM结合的多模板ASM方法.人脸有丰富的表情,如微笑、惊讶、生气、发呆等等.就眼睛而言,可分为睁眼和闭眼;就嘴巴而言,可分为张大的嘴、微笑的嘴、O型的嘴(惊讶时)和紧闭的嘴.眼睛的这两种状态以及嘴巴的这4种状态使得形状有较大的非线性变化,不能简单地放在同一个线性模型下处理.分别对眼睛建立两个局部模板,对嘴巴建立4个局部模板,以及对整脸建立全局模板.在给定眼睛两个内眼角和嘴巴两个外嘴角的前提下,新方法首先用全局模板粗略确定眼睛所在区域,然后在此区域用眼睛的两个局部模板以及Hausdorff距离判断眼睛状态,同理可检测嘴巴状态,最后调用相应的全局模板去搜索整脸轮廓.实验表明,提出的方法其检测准确率比标准ASM有明显提高.; 李英赖剑煌阮邦志; 关键词：眼睛状态

眼睛状态检测的组合方法被引量：30: 2003年; 眼睛状态的检测具有广泛的应用.详细介绍了5种检测眼睛状态的方法,即灰度模板方法、Fisher方法、投影的方法、找眼睛上眼睑的方法、用Hough变换找眼珠的方法.通过对这5种方法进行组合,提高了眼睛状态检测的准确率.通过对396个眼睛进行检测,准确率达到了95.2％.实验结果表明了这5种算法组合算法的有效性,抗光照能力强;同时适中的复杂性也说明了该组合算法的可行性.; 李英赖剑煌阮邦志; 关键词：HOUGH变换神经网络

非均匀光照下的人脸表情多状态检测与分类被引量：3: 2006年; 提出了一个用改进的不易受光照影响的ASM(Illum ination Insensitive-Active Shape Model,简称I2-ASM方法)进行眼睛和嘴巴轮廓检测以及用组合方法进行眼睛和嘴巴状态分类的算法。对有丰富表情的人脸图像进行实验,结果表明,提出的算法即使在非均匀光照下也能取得较好的轮廓检测和状态分类结果。; 李英赖剑煌阮邦志黄琼燕; 关键词：眼睛状态 ASM

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李英