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公开(公告)号：CN103208003B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310131631.2
申请日：2013-04-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种基于新的几何不变量（称为特征数）的形状描述子，属于计算机视觉领域，是将全局特征和局部特征相结合的基于轮廓的形状描述子。对图像的凸包均匀取样，得到一系列的样本点。按照特征数的定义，样本点间依次选取三点得到一系列特征数值，构成一个特征向量，即该图像的形状描述子。该描述子充分利用了形状内部轮廓的信息，描述子的每一个分量所描述的内容能够覆盖形状的某一区域，提高对形状的描述能力和精确程度，并由于其本身为射影不变量，可适用于在多种几何变换，另外，对于不同程度噪声的干扰，也具有很强的稳定性。在匹配阶段，用首点匹配代替点对点的动态匹配，极大的提高了识别时间。基于特征数的形状描述子具有较强的紧致性，稳定性和较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN103886298A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410117609.7
申请日：2014-03-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于射影不变量提取人脸基准点的方法，属于计算机视觉领域。我们构造一种新的射影不变量（特征数），它通过人脸基准点将共线性、交比和六点几何特性结合了起来。本发明利用基准点之间的内部几何信息关系，在训练过程中，只需要一定数量手工标定基准点的正脸图像，然后利用基准点之间的几何关系，枚举所有构成三点、五点和六点特征数的基准点组合，找出特征数在训练集中都相等的组合，建立基准点匹配模板和形状先验。对任意输入的人脸图片，首先通过模板匹配、Sobel算子提取边缘点和汉森矩阵提取拐点，然后利用特征数在对基准点进行形状约束。本算法能快速、有效、准确的检测到人脸基准点且适合于不同姿态变化条件下的人脸图片。
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公开(公告)号：CN103886298B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410117609.7
申请日：2014-03-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于射影不变量提取人脸基准点的方法，属于计算机视觉领域。我们构造一种新的射影不变量（特征数），它通过人脸基准点将共线性、交比和六点几何特性结合了起来。本发明利用基准点之间的内部几何信息关系，在训练过程中，只需要一定数量手工标定基准点的正脸图像，然后利用基准点之间的几何关系，枚举所有构成三点、五点和六点特征数的基准点组合，找出特征数在训练集中都相等的组合，建立基准点匹配模板和形状先验。对任意输入的人脸图片，首先通过模板匹配、Sobel算子提取边缘点和汉森矩阵提取拐点，然后利用特征数在对基准点进行形状约束。本算法能快速、有效、准确的检测到人脸基准点且适合于不同姿态变化条件下的人脸图片。
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公开(公告)号：CN103208003A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310131631.2
申请日：2013-04-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种基于新的几何不变量（称为特征数）的形状描述子，属于计算机视觉领域，是将全局特征和局部特征相结合的基于轮廓的形状描述子。对图像的凸包均匀取样，得到一系列的样本点。按照特征数的定义，样本点间依次选取三点得到一系列特征数值，构成一个特征向量，即该图像的形状描述子。该描述子充分利用了形状内部轮廓的信息，描述子的每一个分量所描述的内容能够覆盖形状的某一区域，提高对形状的描述能力和精确程度，并由于其本身为射影不变量，可适用于在多种几何变换，另外，对于不同程度噪声的干扰，也具有很强的稳定性。在匹配阶段，用首点匹配代替点对点的动态匹配，极大的提高了识别时间。基于特征数的形状描述子具有较强的紧致性，稳定性和较高的实用价值。
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