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搜索资源 - facial feature point
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本书对目前常用的人脸特征点定位算法和模型进行了总结，并在前人的基础
上提出一个基于肤色模型的对AAM 模型的改进方法-This book is currently used for facial feature point localization algorithm and model are summarized, and submitted on the basis of our predecessors of a model based on the color model of t
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摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点
集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进
行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本
方法可以全自动完成人脸匹配， 应
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We propose an algorithm for facial expression recognition which can classify the given image into one of the seven basic facial expression categories (happiness, sadness, fear, surprise, anger, disgust and neutral). PCA is used for dimensionality red
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定
位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基
准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进
行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最
近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
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获取目标颅骨特征点坐标，参考人脸特征点(采样点)，-Get skull feature point coordinates of the target, the reference facial feature points (sample points),
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The face can communicate varied personal information
including subjective emotion, communicative intent, and
cognitive appraisal. Accurate interpretation by observer or
computer interface depends on attention to dynamic properties
of the expr
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提出一种人脸特征点跟踪方法。首先, 运用ASM 获取人脸的特征点, 然后在选用Lucas Kanade光流算法的基础
上, 将初始帧和当前帧的前一帧有机结合起来, 共同作为当前帧的参考来进行特征点跟踪。实验结果表明该方法对特征
点的跟踪有很好的效果。-Proposed a facial feature point tracking method. First, the use of the ASM obtaining human face feature point,
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研究优化人脸特征提取问题，针对长期以来在不贴标记点的情况下用传统的光流、Snake、可变模板等方法对纹理特征变化大的特征点不能有效跟踪，并且解决单独采用Gabor 小波系统开销大等问题，为了在人脸图像中提取准确信息，提出了人脸特征点的跟踪方法，分组采用改进的光流法和弹性图匹配的方法进行特征点跟踪。对眼睛、眉毛、上下眼皮等14 个表
情变化不大的特征点使用光流法进行跟踪，最后对变化大的嘴部8 个特征点运用Gabor 小波的弹性图匹配方法进行仿真。-Gabor wavelet research
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基于C#编写的人脸识别系统，首先进行人脸图片的预处理，包括：标记人脸区域，光照补偿，灰度化，高斯平滑，直方图均衡化处理，对比度增强，二值化变换，去除孤立点等操作，然后标记人脸特征点，提取特征信息，与数据库中信息比较进行识别-Written in C#-based face recognition system, the first face image preprocessing, including: labeled human face region, illumination compe
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asm人脸特征点标定辅助工具，核心为利用ASM算法检测人脸特征点，可以通过鼠标和键盘来选择和移动调整特征点，鼠标点击选取特征点，a w s d控制特征点移动。-asm facial feature point calibration aids, the core for the use of ASM algorithm detects facial feature points, via mouse and keyboard to select and move the adjusted cha
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人脸特征点跟踪，更加稳定的特征点检测效果-Facial feature point tracking, feature point detection more stable results
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这个是面部表情自动识别的源代码。它是基于Viola和Jones的面部检测算法和Gabor面部特征点的提取，然后使用训练过的神经网络来识别人脸表情。-This is the automatic recognition of facial expression source code. It is Viola and Jones face detection algorithms and Gabor facial feature point extraction, and then use the
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ASM算法 MATLAB源代码
人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。-The purpose of the facial feature point positioning is to further determine the position of the facial feature points (eye, eyebrows, nose, mou
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