| L1约束的三维人脸稀疏重建 |
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| 引用本文： | 丁镠,丁晓青,方驰.L1约束的三维人脸稀疏重建[J].清华大学学报(自然科学版),2012(5):581-585. |
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| 作者姓名： | 丁镠 丁晓青 方驰 |
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| 作者单位： | 清华大学电子工程系,智能技术与系统国家重点实验室,清华信息科学与技术国家实验室 |
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| 基金项目： | 国家“九七三”重点基础研究项目(2007CB311004);国家自然科学基金资助项目(60972094) |
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| 摘 要： | 为了提高三维稀疏重建的精细度和鲁棒性,该文在改进模型参数先验分布描述的基础上,推导出一种最大后验概率参数估计方法即L1约束最小二乘重建方法。在BFM三维人脸库上测试重建算法的误差,L1约束最小二乘重建方法的重建结果精度优于无约束和L2约束最小二乘重建结果,也优于文献中的动态成分选择算法的结果,并且重建性能更鲁棒。实验结果表明:该方法与传统的无约束最小二乘或L2约束最小二乘等方法相比,能更可靠地克服实际中三维稀疏形变模型的表示基存在严重的多重共线性的问题,具有较好的重建性能。
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| 关 键 词： | 信息处理 线性回归 三维人脸 稀疏重建 |
L1-constrained 3-D face sparse reconstruction |
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| DING Liu,DING Xiaoqing,FANG Chi.L1-constrained 3-D face sparse reconstruction[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2012(5):581-585. |
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| Authors: | DING Liu DING Xiaoqing FANG Chi |
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| Institution: | (State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology,Department of Electronic Engineering, Tsinghua University,Beijing 100084,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | information processing linear regression 3-D face sparse reconstruction |
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