基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位
【摘要】 提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法.该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器，对分类器的响应进行融合.使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合，实现特征点定位.三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合，该算法使用模型拟合代替穷举搜索，避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销.使用FRGCv2.0和Bosphorus数据库，对算法进行实验评估.FRGCv2.0库上的特征点平均误差为2.48~4.12mm，总体检测成功率为97.3%，其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%.Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%
