A funcionalidade de pesquisa está em construção.
A funcionalidade de pesquisa está em construção.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Real Time Feature-Based Facial Tracking Using Lie Algebras Rastreamento facial baseado em recursos em tempo real usando álgebras de Lie

Akira INOUE, Tom DRUMMOND, Roberto CIPOLLA

  • Exibições de texto completo

    0

  • Cite isto

Resumo:

Desenvolvemos um novo sistema de rastreamento facial humano que opera em tempo real a uma taxa de quadros de vídeo sem a necessidade de nenhum hardware especial. A abordagem é baseada no uso da álgebra de Lie e utiliza pontos característicos tridimensionais na face humana alvo. Supõe-se que o modelo facial estimado aproximadamente (coordenadas relativas dos pontos característicos tridimensionais) seja conhecido. Primeiro, as posições iniciais dos recursos da face são determinadas usando uma técnica de ajuste de modelo. Em seguida, o rastreamento é operado pela seguinte sequência: (1) capturar o novo quadro de vídeo e renderizar os pontos característicos no plano da imagem; (2) busca por novas posições dos pontos característicos no plano da imagem; (3) obter a matriz euclidiana do vetor em movimento e a informação tridimensional dos pontos; e (4) girar e transladar os pontos característicos usando a matriz euclidiana e renderizar os novos pontos no plano da imagem. O algoritmo chave deste rastreador é estimar a matriz euclidiana usando uma técnica de mínimos quadrados baseada na álgebra de Lie. O rastreador resultante teve um desempenho muito bom na tarefa de rastrear um rosto humano.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E84-D No.12 pp.1733-1738
Data de publicação
2001/12/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
Special Section LETTER (Special Issue on Machine Vision Applications)
Categoria

autores

Palavra-chave