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传统的AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位改进方法通常关注于拟合效率上，没有具体考虑拟合初始位置和模型实例的特征，因此定位准确率和速度并不理想。该文提出了一种基于人脸特征检测和简单三维姿态估计的拟合初始位置改进和模型实例选择方法。首先采用Adaboost 算法对图像中人脸特征进行预检测，然后充分利用YCbCr 色彩空间人脸肤色特性对无法检测或检测不完全的图像进行特征提取，最后根据特征区域
计算鼻尖坐标和人脸偏转角，合理调整拟合中心位置和模型实例，并在拟合过程中引入ATLAS(AutomaticallyTuned Linear Algebra Software)线性代数软件包，实现矩阵优化。基于IMM 人脸库的仿真实验表明，该方法与传统反向组合AAM 相比，拟合准确率提高约43%，时间消耗降低约62%。
计算鼻尖坐标和人脸偏转角，合理调整拟合中心位置和模型实例，并在拟合过程中引入ATLAS(AutomaticallyTuned Linear Algebra Software)线性代数软件包，实现矩阵优化。基于IMM 人脸库的仿真实验表明，该方法与传统反向组合AAM 相比，拟合准确率提高约43%，时间消耗降低约62%。
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