【摘 要】
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该文的主要研究工作包括:1.提出了一种基于样本的形状学习算法,以抽取出人脸图像的形状特征.该文从"相似的人脸图像蕴含着相似的人脸形状"这一直观观察出发,通过实验验证了在
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该文的主要研究工作包括:1.提出了一种基于样本的形状学习算法,以抽取出人脸图像的形状特征.该文从"相似的人脸图像蕴含着相似的人脸形状"这一直观观察出发,通过实验验证了在图像差和形状差之间存在着高度的相关性,并且可以近似为线性关系这一结论,从而首次提出了基于学习策略的形状提取新思路.2.提出了一种新的基于形状预测的多姿态虚拟视图生成算法.该方法的核心思想是在形状提取的基础上,利用线性回归方法,预测输入姿态人脸视图在目标姿态条件下的二维形状.从而建立起输入姿态视图与目标姿态视图之间的稀疏的特征对应关系,然后通过Delaunay三角剖分的插值方法建立稠密的像素级对应,并最终通过Warp过程得到输入图像在目标姿态下的虚拟视图.3.在上述两项工作的基础上,建立了虚拟视图生成系统的框架结构,并研究了虚拟视图生成在多姿态人脸识别中的应用方法以及需要进一步研究的问题.
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