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线性人脸对象类模型的匹配提升技术

付昀  郑南宁  
【摘要】:针对真实感人脸模型匹配的细节控制和稳健创建问题 ,提出了线性人脸对象类模型的匹配提升技术。基于非统一抽样 (NUS)的动态高斯金字塔分析 (DGPA)方法 ,结合不等概率抽样和整群抽样策略 ,自适应地动态调整每级高斯金字塔图像的抽样分布 ,利用最优化算法由粗到精的计算全局近似最优解 ,获得精确的模型匹配。动态调节整群区域边界并利用再抽样率调节抽样密度 ,可以有效控制人像模型的细节表达效果 ,提高模型创建的稳健性。随机梯度下降的线性相关性扰动 (CD -SGD)和学习率自适应 (ALR)技术 ,提高了模型匹配的准确性和收敛速度。以MPI和AIR人像库为测试样本 ,主观与客观评价的实验结果验证了该

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