人脸特征点提取方法综述

被引：40

作者：

李月龙 ^{[1
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]}

靳彦 ^{[1
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汪剑鸣 ^{[1
]}

肖志涛 ^{[3
]}

耿磊 ^{[3
]}

机构：

[1] 天津工业大学计算机科学与软件学院

[2] 约克大学计算机系

[3] 天津工业大学电子与信息工程学院

来源：

计算机学报 | 2016年 / 39卷 / 07期

基金：

中国博士后科学基金; 天津市科技支撑计划;

关键词：

人脸特征点; 轮廓提取; 轮廓模型; PDM; 二维图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

人脸轮廓的定位提取,是计算机视觉领域的新兴热点研究课题.该课题对于人脸识别、表情识别、目标跟踪等诸多相关课题的研究具有重要意义.特征点是目前人脸轮廓的最主要描述形式.近年来,伴随着受关注度的不断提升,针对人脸特征点定位技术的研究获得了长足的发展.文中对过去十年间该方向上出现的新方法和新技术进行了整体综述.具体包含以下内容:(1)介绍了人脸轮廓描述形式、所采用的图像特征、实验图像数据集等相关知识;(2)按照核心技术方法的区别,所有方法被进行具体细分并归类介绍;(3)统计汇总分析了各方法的实施细节,包括特征点数目、实验数据集、图像特征形式、方法相对实验精度等内容;(4)分析了近年来方法发展的趋势和共性特点;(5)对目前研究中亟待解决的挑战性问题进行了讨论.

引用

页码：1356 / 1374

页数：19

共 16 条

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