模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (3): 394-400    DOI:
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主动形状模型中搜索过程与搜索空间的改进*
何良华1,胡,蝶2,蒋昌俊1
1.同济大学 电子与信息工程学院 上海 200092
2.复旦大学 通信科学与工程系 上海 200433
Improvements on Search Process and Search Subspace in Active Shape Model
HE Liang-Hua1, HU Die2, JIANG Chang-Jun1
1.School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 2000922.
Department of Communication Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200433

全文: PDF (981 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 主动形状模型是近年来广泛使用的特征点对准算法.但是其搜索空间难以重构出现实中复杂多变的搜索对象.另外,搜索过程中由于没有提示或约束,故所得结果不稳定.因此,本文改进搜索空间与搜索过程,通过在搜索空间中加入主要形状变化子空间,重构模型更加泛化,利用搜索过程中的误差来分析搜索状态,反馈约束下一步的搜索方向和过程.这样的反馈、迭代搜索过程大大增加搜索过程的主动性和目的性,且搜索结果唯一.最终的人脸对准实验证明,本文的改进较大地提高了对准精度.
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作者相关文章
何良华
胡蝶
蒋昌俊
关键词 主动形状模型(ASM)主分量分析面部对准    
Abstract:The method of active shape model (ASM) is quite commonly used for alignment in recent years. However, its search subspace has a number of limitations on reconstructing the changeable shape in real life. In addition, since there is no restriction during searching, the result is unstable. In this paper, some improvements on search subspace and search process are proposed. By adding eigen-shape variance information to search subspace, the new search subspace can reconstruct the shape more generally. In the meantime, the search errors are analyzed and searching information of the next step is obtained. The whole search processing is iterated and connected with the feedback of search error. The feedback and iteration make the search processing more active and the final search result is unique. Several face alignment experiments are designed and the results show that the proposed method improves alignment precision greatly.
Key wordsActive Shape Model (ASM)    Principal Component Analysis    Face Alignment   
收稿日期: 2006-11-06     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家973计划项目子项目(No.2003CB316902)、国家自然科学基金重点项目(No.60534060)和国家973计划项目(No.2004CB318001- 03)资助
作者简介: 何良华,男,1977年生,博士,讲师,主要研究方向为以人脸为主的图像处理与理解、模式分析与识别、机器学习、测绘遥感信息处理等.E-mail:helianghua@mail.tongji.edu.cn.胡蝶,女,1979年生,博士,讲师,主要研究方向为通信信号处理.蒋昌俊,男,1962年生,教授,博士生导师,主要研究方向为并发理论与并行处理、软件形式化技术和网格计算等.
引用本文:   
何良华,胡蝶,蒋昌俊. 主动形状模型中搜索过程与搜索空间的改进*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(3): 394-400. HE Liang-Hua, HU Die, JIANG Chang-Jun. Improvements on Search Process and Search Subspace in Active Shape Model. , 2008, 21(3): 394-400.
链接本文:  
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