基于支持向量机分类器的活动形状模型

摘要：

为了精确地寻找活动形状模型中特征点的新位置,提出了一种基于支持向量机分类器的活动形状模型用于人脸特征点定位,即把寻找特征点新位置的任务转化为分类问题.起初,这是典型的两类分类问题,但两类分类器寻找特征点新位置效果并不理想.因此进一步提出把两类分类问题转化为多类分类问题.为每一个特征点训练一个支持向量机多类分类器,并用此分类器寻找该特征点新位置.实验结果表明,基于支持向量机多类分类器的活动形状模型比原始活动形状模型更为精确,稳健。

关键词： 活动形状模型 支持向量机分类器 分类问题 特征点新位置 人脸特征点定位

作者: 杜春华 杨杰 张田昊 吴证 景旭

作者单位: 上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200240 西北农林科技大学,信息工程学院,陕西,杨凌,712100

会议类型: 国内会议

会议名称: 二〇〇六年全国光电技术学术交流会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 469-476

在线出版日期: 2006-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）