基于AdaBoost和AAM的面部特征點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)研究

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摘  要：文章報(bào)告了面部特征點(diǎn)檢測(cè)的現(xiàn)狀，分析了AdaBoost算法的分類性能和AAM模型的建模特性。對(duì)面部特征點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行了研究，通過(guò)訓(xùn)練多個(gè)弱分類器并組合它們，提高了面部特征點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。利用AdaBoost強(qiáng)分類器識(shí)別的結(jié)果作為AAM模型訓(xùn)練的輸入，提取面部特征點(diǎn)候選區(qū)域，降低了AAM模型重構(gòu)次數(shù)，進(jìn)一步降低了計(jì)算復(fù)雜度，尤其是在面部姿態(tài)和表情變化較大的情況下，提高了匹配的準(zhǔn)確率。（剩余7930字）