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人脸识别中的Procruster analysis应用

本文中,我们通过Procrustes analysis来处理特征点,Procrustes analysis算法可以参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Procrustes_analysis 在数学上,Procruster analysis就是寻找一个标准形状,然后把所有其它特征点数据都和标准形状对齐,对齐的时候采用最小平方距离,用迭代的方法不断逼近。下面通过代码来了解如何实现Procrustes analysis。 //Procrustes分析的基本思想是最小化所有形状到平均形状的距离和。 Mat shape_model::procrustes(const Mat &X, const int itol, //最大迭代次数 const float ftol //精度 ) { X矩阵就是多副样本图像76个特征点组成的矩阵,共152行,列数为图像的个数,每列表示一个样本图像特征点的x,y坐标。 int N = X.cols,n = X.rows/2; //所有的形状向量(特征)对齐到原点,即每个向量的分量减去其平均值,每列是一个形状向量。 ...

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