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【摘 要】
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针对传统基于回归的人脸对齐算法在人脸尺度归一化时会造成纹理的损失,以及为了提升算法模型的泛化能力必须扩充数据集重新训练而导致训练时间增加,甚至出现不收敛、不可计算等问题,提出一种基于尺度自适应与增量式学习(IL)的人脸对齐方法来提高定位精度。首先,建立初始人脸形状与标准人脸形状的映射关系;然后,通过映射关系实现纹理特征在原图上的提取和人脸尺度的归一化;最后,利用算法模型在新的数据集上进行增量式的学
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2018年07期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61772435）
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