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基于Kanade-Lucas-Tomasi 算法的人脸特征点跟踪方法
引用本文:段鸿,程义民,王以孝,蔡尚书.基于Kanade-Lucas-Tomasi 算法的人脸特征点跟踪方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(3):279-283.
作者姓名:段鸿  程义民  王以孝  蔡尚书
作者单位:中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥 230026
摘    要:与传统的在人面部画上标识点的特征点跟踪方法不同,KLT(Kanade-Lucas-Tclmasi)算法可以从未加标识点的正面人像视频系列中通过特征纹理信息直接获取面部某些特征点的位移,在KLT算法中加入了基于人脸统计信息的经验约束,使KLT算法更加合理有效。

关 键 词:计算机图形学  人脸特征  特征点跟踪方法  Kanade-Lucas-Tomasi算法  虚拟人  视频跟踪  视频分析

Tracking Facial Feature Points Using Kanade-Lucas-Tomasi Approach
Duan Hong,Cheng Yimin,Wang Yixiao,Cai Shangshu.Tracking Facial Feature Points Using Kanade-Lucas-Tomasi Approach[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2004,16(3):279-283.
Authors:Duan Hong  Cheng Yimin  Wang Yixiao  Cai Shangshu
Abstract:Compared to normal methods that need to make marks on person's face, this method can track displacements of facial feature points from frontal face video through texture information of the face At the same time, in order to improve the method, we give the static angle and distance limitation of facial organs to the KLT(Kanade Lucas Tomasi) algorithm
Keywords:virtual person  facial feature points  video tracking  video analysis
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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