人脸对齐:Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features

最新推荐文章于 2025-09-05 19:13:43 发布
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#人脸对齐 #Face Alignment #人脸特征点

博主在看文献时进行了翻译，虽可能不够精准，但可供学习交流，涉及人脸对齐、人脸特征点等信息技术领域内容。

看文献的时候随手翻译的。可能翻译的并不是很精准。供学习交流~

ASM主动形状模型
gateway6143的专栏
04-24 3944
主动形状模型（Active Shape Models，ASM）是基于统计学习模型的特征点提取方法。 训练阶段--建立模型 1.选择合适的特征点（人工标定） 标定特征点时着重关注以下几点：边缘点、曲率大的、T型连接点和以上这些点的连线上的等分点。（如下图） 记录好这些特征点的顺序，以便于后面确定图形的边界和连线等等。这样得到一组特征点集  把特征点集看做是一个2n维的向量，这样每一
2024-03-29 问AI: 介绍一下ASM模型（ Active Shape Model ）
baidu_24377669的博客
03-29 1520
总的来说，ASM模型是一种强大的形状建模和目标检测方法，它利用形状的全局统计信息和特征点的匹配来精确地描述和定位目标形状。ASM模型的核心思想在于：通过一系列的关键特征点（landmarks）来表示物体的形状，这些点的坐标可以串联形成一个形状向量，从而对外形相似的物体进行建模和分析。然后，根据模型中的形状约束，对这些关键点进行调整，以使其与目标物体的形状相匹配。总的来说，ASM 模型是一种有效的形状建模和匹配技术，它利用关键点和形状约束来描述目标物体的形状，从而实现对目标物体的检测、跟踪和识别等任务。
ASM（active shape models）算法介绍
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迭代的是人，递归的是神
04-17 2万+
ASM是基于统计学习模型的特征点提取的一种方法。这个方法是95年就提出来的，不过至今仍是我认为比较好的人脸特征点提取的方案。方法的提出人Tim Cootes后来还提出了aam算法，也很有名，但如果简单是特征点的定位的话，我认为asm的效果可能更好一些。ASM跟大多数统计学习方法一样，也包括train和test（or fit）两部分，也就是形状建模build和形状匹配fit。这个算法其实很简单，可以
ASM(Active Shape Model)主动形状模型通俗易懂讲解三：搜索
rongrongyaofeiqi的博客
12-23 4909
这篇文章根据理论原理，结合代码讲解搜索实现步骤。
【C++版】Face Alignment at 3000 FPS by Regressing Local Binary Features源码下载
05-24
"Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features"是2014年CVPR会议上发表的一篇论文，它提出了一种高效的人脸对齐方法，能够在高达3000帧每秒的速率下完成，这在实时应用中具有显著优势。...
再读LBF论文——Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features
最新发布
winboyer的博客
09-05 381
计算每一张图的2个点像素值的差值，并从事先随机生成的形状索引特征集合F中选取一个特征作为分裂特征，再随机产生一个分裂阈值（若像素差值小于阈值则往左分类，若像素差值大于阈值则往右分裂，在所有图片上执行上述操作，并依据方差判断分裂的的好坏，把分裂好的两个点的坐标值和分裂阈值保存下来，这样一个节点的分裂就完成了）。模型（例如，岭回归），学习一个从全局二值特征向量到形状增量（当前形状与真实形状的残差）的映射矩阵。这个过程在每一个回归阶段（每一级）都会重新进行，即每一级都训练新的随机森林来提取当前最有效的特征。
Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features
11-24
该文件讨论了关于面部对齐技术的一种高速、高准确度的回归方法，其标题为：“Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features”，即“通过回归局部二进制特征实现3000FPS的面部对齐”。...
Face_Alignment_at_3000FPS_via_Regressing_Local_Binary_Features
03-01
然而，基于文件标题“Face_Alignment_at_3000FPS_via_Regressing_Local_Binary_Features”和标签“3000fps”，我们可以推测出一些相关的知识点。 标题中所涉及的关键技术点是“面部对齐”（Face Alignment）、...
C++实现人脸对齐算法，3000 FPS速度源码分享
描述中提到的“重现了‘Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features cvpr2014文章’中的人脸对齐算法”，这表明源码是基于CVPR 2014会议上发表的相关论文。CVPR（Conference on Computer ...
Active shape model
09-11
Active shape model 经典的人脸检测模型
Active Shape Models）与活动轮廓模型（Active Contour Models）的MATLAB实现。
09-28
活动形状模型（Active Shape Models）与活动轮廓模型（Active Contour Models）的MATLAB实现。
主动形状模型（ASM）MATLAB实现
05-27
用MATLAB实现主动形状模型的算法，在人脸识别中的人脸特征提取有很好的应用
Active Shape Models -matlab
11-10
Prof.Hamarneh的Active Shape Models （matlab语言），非常好用，用于人脸识别、人脸光照变换等的研究
人脸对齐--Boosted Regression Active Shape Models
AI小作坊 的博客
12-29 2098
Boosted Regression Active Shape Models British Machine Vision Conference 20071 Introduction 这里我们描述一种方法：对一类物体进行建模，然后用该模型对新图像中同一类新物体进行模型拟合。本文讨论的物体就是人脸，当前这个方法可以用于任意类的物体，主要该类不同物体之间存在对应的特征，例如大部分医学图像和人造物体。
人脸识别之ASM模型-Active Shape Models - 'Smart Snakes'
u013263891的博客
03-04 1514
       因为想要看懂openface论文所使用的算法，就打算把看openface论文所涉及到的主要的论文看一遍，大概需要看5篇论文。最先看了PDM模型的论文，翻译之后加了一些自己的理解。http://blog.youkuaiyun.com/u013263891/article/details/79408688，因为ASM模型是基于PDM模型的，所以想要真正的理解ASM还是需要仔细理解一下PDM模型。  ...
Active Shape Models 学习总结（2016.9.27）
过河小马的专栏
09-27 1596
已经有很多博友写了关于ASM的博文，在我学习的过程中对我帮助很大，在这里给出链接表示感谢。 《人脸对齐（二）：Active Shape Models —Their Training and Application》 http://blog.youkuaiyun.com/stayfoolish_fan/article/details/50432383 ASM（Active Shape Model）算法介绍
Computer Vision_2_Active Shape Models：Active Shape Models-Their Training and Application——1995
Alliswell_WP
09-18 1419
此为计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake，现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用，这里列出了三篇最早最经典的文章。对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手。 [1998 ECCV] Active Appearance Mode...
人脸对齐（二）：Active Shape Models ---Their Training and Application
StayHappy_Fan的博客
12-30 9404
主要是针对T.F. Cootes早期的关于ASM的论文《Active Shape Models ---Their Training and Application》介绍个人的理解。
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