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Multi-stream gaussian mixture model based facial feature localization=Çoklu gauss karışım modeli tabanlı yüz öznitelikleri bulma algoritması

机译:基于多流高斯混合模型的面部特征定位=基于多高斯混合模型的面部特征检测算法

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摘要

This paper presents a new facial feature localization system which estimates positions of eyes, nose and mouth corners simultaneously. In contrast to conventional systems, we use the multi-stream Gaussian mixture model (GMM) framework in order to represent structural and appearance information of facial features. We construct a GMM for the region of each facial feature, where the principal component analysis is used to extract each facial feature. We also build a GMM which represents the structural information of a face, relative positions of facial features. Those models are combined based on the multi-stream framework. It can reduce the computation time to search region of interest (ROI). We demonstrate the effectiveness of our algorithm through experiments on the BioID Face Database.
机译:本文提出了一种新的面部特征定位系统,该系统可以同时估计眼睛,鼻子和嘴角的位置。与常规系统相比,我们使用多流高斯混合模型(GMM)框架来表示面部特征的结构和外观信息。我们为每个面部特征区域构造一个GMM,在其中使用主成分分析来提取每个面部特征。我们还建立了一个GMM,它代表面部的结构信息,面部特征的相对位置。这些模型是基于多流框架进行组合的。它可以减少搜索感兴趣区域(ROI)的计算时间。我们通过在BioID人脸数据库上进行的实验证明了我们算法的有效性。

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