【摘 要】
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由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系,四川师范大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202191);中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU12CX095,SWJTU11ZT08)
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由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种基于混合能量泛函的几何活动轮廓模型,有效地避免了这些问题.首先,根据演化曲线的邻域信息赋予边缘点向外的张力,使曲线能够克服面部特征及面部饰物的干扰,引导其向外轮廓方向演化.鉴于肤色是面部最重要的特征,提出肤色能量,进一步提高了模型的鲁棒性.此外,提出一种基于单高斯模型的改进算法,能够估计出接近实际人脸外轮廓的初始位置,为轮廓演化奠定了基础.在两个公共人脸库上进行测试,该方法能够得到准确的人脸分割效果;以手工分割的结果为基准,该算法定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型.还用日常照片创建一个包含不同姿态、光照、复杂背景等因素、复杂的人脸库,分割结果表明,该方法能够克服这些因素的影响,取得了准确而稳定的人脸分割结果.
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