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傳統的AAM(Active Appearance Models)人臉特征定位改進方法通常關注于擬合效率上，沒有具體考慮擬合初始位置和模型實例的特征，因此定位準確率和速度并不理想。該文提出了一種基于人臉特征檢測和簡單三維姿態估計的擬合初始位置改進和模型實例選擇方法。首先采用Adaboost 算法對圖像中人臉特征進行預檢測，然后充分利用YCbCr 色彩空間人臉膚色特性對無法檢測或檢測不完全的圖像進行特征提取，最后根據特征區域
計算鼻尖坐標和人臉偏轉角，合理調整擬合中心位置和模型實例，并在擬合過程中引入ATLAS(AutomaticallyTuned Linear Algebra Software)線性代數軟件包，實現矩陣優化。基于IMM 人臉庫的仿真實驗表明，該方法與傳統反向組合AAM 相比，擬合準確率提高約43%，時間消耗降低約62%。
計算鼻尖坐標和人臉偏轉角，合理調整擬合中心位置和模型實例，并在擬合過程中引入ATLAS(AutomaticallyTuned Linear Algebra Software)線性代數軟件包，實現矩陣優化。基于IMM 人臉庫的仿真實驗表明，該方法與傳統反向組合AAM 相比，擬合準確率提高約43%，時間消耗降低約62%。
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