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基于高斯加权和因子分析字典学习的人脸姿态估计: 收藏
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引用; 《扬州大学学报（自然科学版）》2018年第4期21卷 47-51,56页; 作者：廖海斌邓树文王电化范平陈友斌湖北科技学院计算机科学与技术学院湖北咸宁437100 华中科技大学自动化学院武汉430074; 针对传统的非约束环境下人脸姿态估计方法无法在统一框架下很好地处理各种姿态相关和姿态无关因子等问题,设计了基于字典学习和稀疏表示的鲁棒性人脸姿态估计框架,提出一种新的基于鼻尖点高斯加权的人脸预处理方法.此外,为了提高字典的...; 针对传统的非约束环境下人脸姿态估计方法无法在统一框架下很好地处理各种姿态相关和姿态无关因子等问题,设计了基于字典学习和稀疏表示的鲁棒性人脸姿态估计框架,提出一种新的基于鼻尖点高斯加权的人脸预处理方法.此外,为了提高字典的鉴别性,提出一种基于姿态相关和姿态不相关因子分析的鉴别字典学习算法.通过在公开的XJTU、Multi-PIE、CAS-PEAL-R1和AFLW人脸库实验,结果表明:该方法在具有光照、噪声和遮挡变化的人脸库上识别率均约达95%,基本可满足实际应用的要求.; 来源：详细信息评论

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