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J-GLOBAL ID：201802259906091703   整理番号：18A1442257

正方形記述子とLSSVMに基づく三次元顔領域ラベリング【JST・京大機械翻訳】

3D face region labeling based on square descriptor and LSSVM

著者 (3件)： Chen Zhi (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122) ,  Dong Hongwei (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122) ,  Cao Pan (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 37  号： 5  ページ： 40-43  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 正接平面記述子に基づく三次元顔モデル領域ラベリングアルゴリズムを提示して,三次元顔モデル頂点の正方形平面領域内の幾何学的情報を符号化した。最小二乗法サポートベクトルマシン(LSSVM)を用いて,3Dモデル上のすべての頂点を分類し,3D顔モデルの眉毛,眼,鼻,および顔の3次元モデルの上のすべての頂点を分類,実用化した,そして,3Dモデル上のすべての頂点を,3Dモデルの上のすべての頂点に分類して,次に,3Dモデルの上のすべての頂点を分類した。口巴などの領域の識別と標記。位置決めシミュレーション実験において,分類精度は92.35%であり,この記述子は回転,頭部姿勢,三次元モデル分解能不変性を有し,モデルの雑音に対してロバストである。実験結果は,提案した方法が三次元顔モデル領域を効果的に標識できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  不変性 ,  サポートベクトルマシン ,  *三次元 ,  位置決め ,  モデル ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  最小二乗法 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 分類精度 ,  顔モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： semantic marking ,  3D face ,  mesh labeling ,  least squares support vector machine(LSSVM) ,  square tangent plane descriptor

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 正方形 ,  記述子 ,  ラベリング