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基于 回归的人脸特征点自动标定

基于 回归的人脸特征点自动标定. 报告人： 刘 银. 201 2 年 03 月 01 日. 目录. 回归模型 回归模型系数 实验 问题及 总结. 回归模型. 回归模型. 回归模型. 回归函数是否线性 ，可分为： 线性回归模型 非线性回归模型 回归方程解的表示形式，可分为： 稠密 稀疏. 线性回归模型. 回归模型. 表示： 稠密线性回归模型的解 完全稀疏线性回归模型的解. 回归模型. 非线性回归模型. 高斯过程回归 稠密非线性回归模型， 完全稀疏非线性回归模型，. 回归模型系数. 回归模型系数.

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基于 回归的人脸特征点自动标定

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Presentation Transcript

  1. 基于回归的人脸特征点自动标定 报告人：刘 银 2012年03月01日

  2. 目录 • 回归模型 • 回归模型系数 • 实验 • 问题及总结

  3. 回归模型

  4. 回归模型

  5. 回归模型 • 回归函数是否线性，可分为： • 线性回归模型 • 非线性回归模型 • 回归方程解的表示形式，可分为： • 稠密 • 稀疏

  6. 线性回归模型 回归模型 • 表示： • 稠密线性回归模型的解 • 完全稀疏线性回归模型的解

  7. 回归模型 非线性回归模型 • 高斯过程回归 • 稠密非线性回归模型， • 完全稀疏非线性回归模型，

  8. 回归模型系数

  9. 回归模型系数

  10. 回归模型系数

  11. 回归模型系数

  12. 回归模型系数

  13. 回归模型系数

  14. 回归模型系数

  15. 回归模型系数

  16. 回归模型系数

  17. 三.实验

  18. 实验 IMM库：共40人，每人6幅图像。正面标准、微笑正面、右偏30°、左偏30°、左侧聚光正面、正面任意表情。 训练：39 测试：1

  19. 实验 • 较优参数下的实验结果 • DLR 0.9584 • FSLR 0.9559 • DNLR 0.9593 • FSNLR 0.9574

  20. 实验 DLR

  21. 实验 DNLR

  22. 实验 • 内部特征点和外部特征点分别做回归： • 内DLR外DLR • 内DNLR外DLR • 整体DLR

  23. 问题及总结 • 内部和外部特征点分开回归 • 合成图像后AAM训练出错

  24. 问题及总结

  25. Thanks!

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