一种人脸特征点自动定位方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200610024307.0
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46
申请日期：
2006-03-02
申请人：
复旦大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种人脸特征点自动定位方法
申请号	CN200610024307.0	申请日期	2006-03-02
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2006-08-02	公开/公告号	CN1811793
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	复旦大学	申请人地址	上海市邯郸路220号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	复旦大学	当前权利人	复旦大学
发明人	刘成明;张立明
代理机构	上海正旦专利代理有限公司	代理人	陆飞;盛志范

摘要

本发明是一种快速的人脸特征点定位方法，对于一张任意输入的人脸正面或侧面(偏转角度在45度以内)数字图像，本算法能快速有效的定位出面部的大量显著特征点的位置。并且本算法的框架可以扩展运用到其他物体的特征点定位上。本方法综合利用了人脸的形状和纹理信息，在训练过程中只需要一定数量手工标定特征点的人脸图像，然后分别建立可变的形状和纹理模型，对于任意输入的人脸图片，首先要通过人脸检测的方法来初始化模型的参数，然后采用实时AAM和遗传算法来优化形状系数，最后再通过边缘检测以及肤色区间检测的方法来对部分特征点进一步微调就可达到准确的特征点定位的目的。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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