【摘 要】
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医学美容过程需要对客户面部局部特征有深刻认识，并采用数字化、机器可识别的语言将特征描述出来。但由于每个人面部特征在识别的过程中面部表情或皮肤条件差异而导致数据读取失真的现象。因此应在传统静态面部识别方法的基础上，选择合适的评估函数将面部动态变化特征提取出来，提升人脸识别效果的准确性。研究了通用型人脸动态特征的识别方法，并针对不完备的环境变化下引入的特征波动设计了一种定制化稀疏表达方法，可以实时对面
【机 构】
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北京大学人民医院,北京 100043
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医学美容过程需要对客户面部局部特征有深刻认识，并采用数字化、机器可识别的语言将特征描述出来。但由于每个人面部特征在识别的过程中面部表情或皮肤条件差异而导致数据读取失真的现象。因此应在传统静态面部识别方法的基础上，选择合适的评估函数将面部动态变化特征提取出来，提升人脸识别效果的准确性。研究了通用型人脸动态特征的识别方法，并针对不完备的环境变化下引入的特征波动设计了一种定制化稀疏表达方法，可以实时对面部特征的微小改动进行跟踪，能够改善对背景对目标人脸特征的影响程度，从而有效提高特征跟踪的鲁棒性和精度，为整容过程提供一种精准的数据分析支撑手段。
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