Erkennung von menschlichen Gesichtern und Schätzung der Kopfhaltung in Bildern und Videos - Hatem, Hiyam
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Robuste Erkennung von Gesichtern und Gesichtsteilen unter einer Vielzahl von Bedingungen, einschließlich Beleuchtung, Maßstab, Pose und Kameravariation. Die Kopfhaltung kann leicht geschätzt werden, indem die Informationen über Mund und Augen aus den Gesichtsmerkmalen auf Bildern und Videos gewonnen werden. Wir verwenden die Schätzung des affinen Bewegungsmodells, das die Formveränderung berücksichtigen kann, als Verfolgungsmethode. Wir schlagen ein neuartiges Verfahren vor, um die Nasenspitze in 3D-Gesichtsdaten zu lokalisieren, indem wir den Punkt mit hoher Intensität verwenden, der auf dem Beschneiden der Gesichtsregion in den Netzdaten basiert.…mehr

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Produktbeschreibung
Robuste Erkennung von Gesichtern und Gesichtsteilen unter einer Vielzahl von Bedingungen, einschließlich Beleuchtung, Maßstab, Pose und Kameravariation. Die Kopfhaltung kann leicht geschätzt werden, indem die Informationen über Mund und Augen aus den Gesichtsmerkmalen auf Bildern und Videos gewonnen werden. Wir verwenden die Schätzung des affinen Bewegungsmodells, das die Formveränderung berücksichtigen kann, als Verfolgungsmethode. Wir schlagen ein neuartiges Verfahren vor, um die Nasenspitze in 3D-Gesichtsdaten zu lokalisieren, indem wir den Punkt mit hoher Intensität verwenden, der auf dem Beschneiden der Gesichtsregion in den Netzdaten basiert.
Autorenporträt
Sie erhielt 2003 den Bachelor-Abschluss an der Fakultät für Informatik der Universität Bagdad im Irak, 2010 den Master-Abschluss an der Huazhong-Universität für Wissenschaft und Technologie in Wuhan, China, und promoviert derzeit an der School of Information Science and Engineering der Central South University, China, im Jahr 2015. Ihre Forschungsinteressen sind Mustererkennung.