1 长春大学 电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
2 长春理工大学 电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
研究了基于主成分分析(PCA)的唇部轮廓建模方法。首先, 对5 000个样本唇部轮廓进行标定并对标定的坐标数据进行Procrustes分析, 使数据归一化。然后, 通过PCA算法寻找形变模式, 在保持形变范围内最大限度地降低数据维数并利用所得到的均值和特征向量构建唇部轮廓模型。最后, 利用PCA得到的前16种模式所建立的模型对5 000个样本原始的唇部轮廓进行重构。实验结果显示:PCA得到的前4种模式分别描述了唇部角度、下唇、尺度以及唇角等的形变信息, 其余模式描述了唇部更细致的形变, 模型重构的唇部轮廓与相应样本原始唇部轮廓的每个特征点之间平均差异均不大于0.6个像素宽。结果表明所建唇部模型能满足特征定位精度要求。
唇部轮廓 特征提取 主成分分析法 建模 lip contour feature extraction Principe Component Analysis(PCA) modelling 光学 精密工程
2012, 20(12): 2768