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1.
基于高斯过程的表情运动单元跟踪技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
王磊  邹北骥  彭小宁  潘丽丽 《电子学报》2007,35(11):2087-2091
在表情动作单元的跟踪中有两个常见问题:一是跟踪结果有小幅而频繁的抖动;二是跟踪过程会产生难以检测的误差.针对这两个问题,本文提出了一种基于高斯过程和粒子滤波的表情动作单元跟踪技术.实验结果表明本文算法比传统的梯度优化和粒子滤波法具有更好的平滑性和跟踪精度,而精度的优势在头部有偏转的情况下尤为突出.  相似文献   
2.
邹北骥  韩立芹  彭小宁 《电子学报》2008,36(12):2412-2417
 提出一种适用于跳水运动视频的全局运动估计方法.跳水运动中的运动员着装简单、肤色遮挡较少,通过测试阈值建立肤色模型,快速提取前景和背景中的人体区域,避免其对全局运动参数估算的影响;利用帧差法去除相邻图像帧内相对静止的光流场,根据参照宏块运动方向进一步去除影响全局运动估计的宏块,减少宏块匹配时间.实验结果表明,算法不但简化了全局运动参数估算的复杂性,而且提高了的计算精度.  相似文献   
3.
陈姝  邹北骥  彭小宁  杨明 《电子学报》2007,35(8):1533-1537
基于粒子滤波在非线性非高斯情况下具有较好的预测结果,本文提出了一种自适应背景图像分割新算法,该算法利用粒子滤波对下一帧的前景区域进行预测,进而计算出下一帧各像素点属于背景的概率以指导下一帧图像分割;在前景像素值与背景像素值相近的情况下利用先验知识进行图像分割是一种较好的方法,本文以粒子滤波预测结果与先验概率模型计算结果的均值作为当前像素点属于背景的概率来进行图像分割,实验结果表明,该方法在背景变化范围较大的情况下,可以减少前景点误分割为背景点的概率.  相似文献   
4.
一种改进的提取人脸面部特征点的   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王磊  邹北骥  彭小宁  周凌 《电子学报》2006,34(8):1424-1427
AAM(Active Appearance Model)是一种用来提取人脸特征点的有效方法,由人脸动态表观建模和拟合算法两部分组成.在多种AAM拟合算法中,反向组合法以快速高效著称.但在遇到外物遮挡时,AAM算法的拟合效果会变差.本文在反向组合法的基础上提出了一种基于分层细化掩模的改进算法.实验结果表明,该算法能较好地去除干扰并保留对拟合有用的信息,具有较强的抗干扰鲁棒性.  相似文献   
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