检索结果-南通市图书馆

作者：黄超华中科技大学

学位级别：硕士

近些年来,随着人脸识别技术的发展,人脸特征点定位作为人脸识别的关键环节,受到了广泛的关注和深入研究。人脸特征点定位的目标是在人脸图像上定位脸部关键特征(如眼睛、鼻子和嘴巴等)的位置。它可以应用于人脸姿态估计、表情分析、人... 详细信息

近些年来,随着人脸识别技术的发展,人脸特征点定位作为人脸识别的关键环节,受到了广泛的关注和深入研究。人脸特征点定位的目标是在人脸图像上定位脸部关键特征(如眼睛、鼻子和嘴巴等)的位置。它可以应用于人脸姿态估计、表情分析、人脸三维动画建模及疲劳检测等方面。因此,研究人脸特征点定位具有一定的理论价值和现实意义。本文分析和总结了现有的人脸特征点定位算法,研究了受约束局部模型(Constrained Local Models,CLM)算法。针对CLM模型的拟合优化问题,分析了ASM和凸二次拟合的方法,对其中的凸二次函数优化策略进行了改进并应用于特征点定位,实现了一个人脸特征点定位原型系统。首先,通过训练样本使用点分布模型(Point Distribution Model,PDM)建立CLM形状模型,然后对人脸特征点区域训练线性支持向量机(Support Vector Machine,SVM)来构建patch模型。本文采用Viola和Jones的人脸检测算法检测人脸,根据检测的人脸位置和大小初始化CLM模型参数。在搜索定位特征点时,基于特征点的SVM响应图计算响应值最小的特征点坐标,并利用优化策略优化模型参数直至人脸特征点定位到正确位置。实验结果表明本文改进的拟合优化策略较好地解决了局部极小值存在的问题,保证了特征点定位的精确性,较原来的凸二次拟合方法有一定性能提升。本文基于CLM模型实现的人脸特征点定位系统能较快速准确地定位人脸特征点。与传统的ASM及AAM人脸特征点定位方法相比,本系统提高了特征点定位的准确率及速率。

关键词：人脸检测特征点定位约束局部模型形状模型

OLED屏下指纹的预处理和识别算法研究与实现

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OLED屏下指纹的预处理和识别算法研究与实现

作者：李鼎睿华中科技大学

学位级别：硕士

智能手机进入全面屏时代,传统指纹识别因需要设置指纹采集窗而影响屏占比,屏下指纹识别技术应运而生。相较传统电容式指纹识别,受限于成像原理,OLED屏下指纹识别系统存在指纹图像质量低,包含屏幕残留噪声且有效识别面积小、纹线清晰度... 详细信息

智能手机进入全面屏时代,传统指纹识别因需要设置指纹采集窗而影响屏占比,屏下指纹识别技术应运而生。相较传统电容式指纹识别,受限于成像原理,OLED屏下指纹识别系统存在指纹图像质量低,包含屏幕残留噪声且有效识别面积小、纹线清晰度和对比度低的问题,在识别精度上难以满足实际的应用需求。目前,主流的屏下指纹识别算法大多基于传统手工特征,因其不能提取到表征性足够强的特征导致识别性能无法突破瓶颈,深度学习是解决屏下指纹识别问题的有效方法。本文研究了屏下指纹的预处理和匹配识别技术,提出了一种基于轻量级残差网络的全局和局部特征融合的特征提取算法用于屏下指纹的匹配。主要工作包括:(1)在预处理工作中,针对屏下指纹图像残留屏幕噪声的问题,设计了基于去雾模型的前后景分离算法实现指纹图像的去模糊;提出指纹图像质量评估方法,实现指纹有效性判决;针对纹线清晰度和对比度低的问题,设计了深度卷积神经网络提取指纹方向场的算法,用于指纹纹线增强,提升了识别的精度。(2)提出了一种适用于屏下小面积指纹的全局和局部融合的特征提取算法,设计了轻量LGFNet特征提取网络。全局特征提取阶段使用Ge M池化和白化增强全局特征描述符的表征性;局部特征提取阶段使用注意力机制结合指纹方向场信息构造局部特征描述符,并添加自编码器增强描述符的鉴别性。针对基于局部描述符而出现的误匹配现象,设计了空间几何一致性验证算法,提高了匹配点对的可靠性。(3)使用大规模屏下指纹数据集的检索结果评估本算法的性能,通过消融实验验证了本算法模型各模块的有效性,并将本算法与当前主流的传统指纹识别算法进行对比,通过比较匹配时延和模型的空间占用,验证了本算法的实用性,在多场景屏下指纹数据集上验证了本算法的泛化性。经实验验证,使用所提出的LGFNet网络提取特征进行匹配识别,常规环境下的OLED屏下指纹图像的检索平均精度(m AP)达到79.5%,而传统手工特征算法为74.5%,单张指纹的检索时间为76ms,模型大小为15M,符合移动设备要求。在多场景泛化性测试中,本算法在常规环境下的屏下指纹图像的拒识率仅为6.3%,误识率为1.3(?),在干手指和低温等环境下的识别效果优于当前传统手工特征算法。

关键词：屏下指纹识别指纹预处理残差网络细节特征提取注意力机制

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印刷包装的文本检测与识别算法研究及其应用

印刷包装的文本检测与识别算法研究及其应用

作者：黄英豪华中科技大学

学位级别：硕士

在食品、药品等领域,产品外包装上必须附带如生产日期、有效期限、生产批次等印刷文本,其重要意义是明确保质期、保留可追溯途径。存在错印、漏印等质量问题的印刷文本会给企业带来法律风险。传统人工抽检方式存在开销大、漏检率高的弊... 详细信息

在食品、药品等领域,产品外包装上必须附带如生产日期、有效期限、生产批次等印刷文本,其重要意义是明确保质期、保留可追溯途径。存在错印、漏印等质量问题的印刷文本会给企业带来法律风险。传统人工抽检方式存在开销大、漏检率高的弊端,而使用机器视觉技术能够实现更智能、更高效的解决方案。本文研究端到端的文本检测识别算法,并研发了一个印刷文本视觉检测识别软件系统。主要工作如下:(1)针对激光打印文本存在对比度低的问题,提出了一种边缘增强网络,能抑制背景并增强文本特征;针对特征图融合时存在的权重不合理问题,提出了一种权重自调节网络,能根据当前特征图调整融合权重;针对标准非极大值抑制算法耗时长、处理倾斜文本框效果不佳的问题,提出了一种改进非极大值抑制算法,基于文本分布特性水平合并候选框,然后使用网络回归的角度,能实现倾斜框非极大值抑制。(2)为了解决密集连接引入的特征冗余问题,提出了一种随机丢弃网络,通过丢弃某些通道数据的方式降低网络的特征冗余。喷墨打印文本的字符间距存在波动,这会让字符分割变得困难,为了解决该问题,提出了一种文本识别网络,通过全卷积网络提取序列特征、连接时态分类算法解码特征,从而实现文本序列识别。(3)基于提出的文本检测和文本识别算法,本文研发了一个印刷文本视觉检测识别软件系统。基于分层和分模块的设计理念,软件系统分为用户交互层、应用层和功能模块层。软件系统实现了网络通信、一键检测识别、延时剔除等功能。在印刷文本数据集上测试本文提出的文本检测算法、文本识别算法以及端到端的文本检测识别方式的效果。本文提出的文本检测算法在F1分数上达到了0.92,相较于YOLOv3提升了0.038;文本识别算法的准确率达到了95%,相较于CRNN提升了2%;端到端的文本检测识别方式准确率达到了93%。本文所研发的印刷文本视觉检测识别软件系统准确率达到工厂要求,整体误检测率在0.4～0.6%范围内波动。

关键词：印刷文本视觉检测系统文本检测文本识别

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基于多节点模式的DTN组播路由算法

基于多节点模式的DTN组播路由算法

作者：曹勇华中科技大学

学位级别：硕士

时延可容忍网络（Delay Tolerant Network, DTN）是一类具有长传输时延,间歇性连接等特性的网络形态。与传统的无线移动自组织网络相比,它不保证节点间存在稳定的端到端传输路径,但是它更加贴近现实中的网络形态,因此得到了广泛关注。由... 详细信息

时延可容忍网络（Delay Tolerant Network, DTN）是一类具有长传输时延,间歇性连接等特性的网络形态。与传统的无线移动自组织网络相比,它不保证节点间存在稳定的端到端传输路径,但是它更加贴近现实中的网络形态,因此得到了广泛关注。由于DTN长传输时延,间歇性连接和移动性等特点,与一般的固定网络以及无线网络相比较,DTN组播路由是一个更加具有挑战性的研究课题。本文主要研究DTN组播路由,提出了一个新的DTN组播路由算法,探讨了应用新的DTN组播路由算法来解决信息发布问题。在分析了DTN体系结构和路由协议研究现状的基础上,本文首先提出了一个基于多节点模式的DTN组播路由算法MNPM（Multiple Node Patterns Based Multicasting）。MNPM存在两种节点模式:静态节点和移动节点,其中静态节点转发消息时只需要根据局部拓扑信息选择下一跳静态节点,而移动节点负责静态节点间消息的转发。其次本文对相邻静态节点间消息的传输时延进行了理论分析。随后将MNPM应用在车辆导航中来发布路况信息,基于位置信息和静态节点间的传输时延计算道路权值,提出了城市交通场景中相邻静态节点之间的转发策略,基于排队模型的行程时间估计方法和基于最短行程时间的路径规划机制,车辆出行时可从静态节点获取实时路况信息后,根据道路的行程时间信息规划合理的出行路径。最后,在仿真平台ONE（Opportunistic Network Environment）中导入现实地图,实现了MNPM,并将MNPM应用到模拟的实际场景中进行路况信息发布,仿真结果不仅表现了MNPM在消息传输时延和分组递送率上的优越性,而且表明应用MNPM进行路况信息发布的车辆导航能够有效缓解主要干道的交通流量压力,保证车辆快速顺畅通行。

关键词： DTN网络组播路由信息发布传输时延行程时间

基于MPEG4的数字硬盘录像控制子系统的设计和实现

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基于MPEG4的数字硬盘录像控制子系统的设计和实现

作者：韩喜清华中科技大学

学位级别：硕士

传统的录像系统受到当时技术发展水平的局限,录像介质一般采用磁带,而磁带为一次性产品,不能进行反复地拷贝、重放,图像的高质量保存受到了很大的威胁。随着半导体技术以及数字存储技术的发展,视频和音频的数字化、存储成为现实。以数... 详细信息

传统的录像系统受到当时技术发展水平的局限,录像介质一般采用磁带,而磁带为一次性产品,不能进行反复地拷贝、重放,图像的高质量保存受到了很大的威胁。随着半导体技术以及数字存储技术的发展,视频和音频的数字化、存储成为现实。以数字硬盘录像DVR(Digital Video Recorder)为核心组成的数字视频监控系统以其功能集成化、录像数字化、使用简单化、监控智能化、控制网络化等优势,在安防领域得到了广泛重视,并最终将会成为传统录像监控系统的替代产品。文中首先回顾了一下数字硬盘录像系统的需求驱动和技术背景,介绍了数字硬盘录像系统的关键技术和其优点所在。其次比较了当前存在的几种数字硬盘录像系统的优点和不足,设计和实现了一种基于MPEG4(Moving Picture Expert Group 4)的数字硬盘录像系统,该系统以SC2200嵌入式处理器为硬件平台,以嵌入式Linux操作系统为软件平台,音视频压缩和解压采用高性能音视频处理芯片VW2010进行处理,压缩算法采用MPEG4的方式实现。接下来从硬件和软件两个方面重点讨论了数字硬盘录像控制子系统的设计和实现。对于硬件部分给出了控制子系统的实现方案、原理框图和各模块的原理和具体实现过程。对于软件部分讨论了两种软件设计方式:基于前后台系统和利用实时操作系统μC/OS-II管理的方式,应用程序采用基于有限状态机的软件模型。最后详细给出系统测试步骤、测试结果和部分测试用例,对系统的性能进行了评估和分析。本系统已经实现了样机的研发工作,成功的实现了远端图像监控、多种方式的报警录像、多种方式的记录检索和历史记录回放等功能。

关键词：数字硬盘录像 MPEG4 多画面处理前/后台系统 μC/OS-II 有限状态机

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多身份证件综合信息采集系统设计与实现

多身份证件综合信息采集系统设计与实现

作者：李奇凡华中科技大学

学位级别：硕士

随着中国经济的发展和世界各国经济文化交流的不断深入,人口的流动范围越来越广。身份证件既是个人出行的主要凭证,也是各海关、机场、火车站对公民进行身份核查的重要依据。基于证件识读技术产生的智能证照阅读设备被广泛应用于相关场... 详细信息

随着中国经济的发展和世界各国经济文化交流的不断深入,人口的流动范围越来越广。身份证件既是个人出行的主要凭证,也是各海关、机场、火车站对公民进行身份核查的重要依据。基于证件识读技术产生的智能证照阅读设备被广泛应用于相关场所的人证核验系统中,其核心组件为证件芯片射频识别部分和证件图像采集部分。但这些证件阅读设备存在种类繁多、识读证件类型单一、识读速度慢、抗外部光源干扰能力差等不足,给手持各式证件的人员通过海关和机场等场所带来了不便。本文分析了多身份证件综合信息采集系统的需求,对证件信息识读方案中的天线电路匹配及滤波、证件多光谱图像采集和预处理等技术进行了研究,设计了多身份证件综合信息采集系统的总体方案,并依据设计方案实现了一个多身份证件综合信息采集系统。针对识读证件单一、识读速度慢的问题,提出了基于多协议近场通信射频芯片和MCU的射频读卡优化方案,设计了射频芯片及MCU的外围电路和射频天线匹配滤波电路,完成了MCU的固件编写和移植,实现了多类型证件快速读取功能;针对证件图像采集模块抗外部光源干扰性差的问题,提出了基于接触式图像传感器(Contact Image Sensor,CIS)和FPGA的证件图像采集及预处理优化方案,CIS的封闭性和自带光源阵列的特性有效减少了外界光源的影响;为了提高图像传输的速度,设计了图像数据的乒乓缓存结构和USB2.0数据传输接口,实现了图像数据的高速传输;针对证件图像过曝或亮度不足,采用了直方图均衡算法,通过统计图像的灰度分布,利用FPGA的运算能力,在硬件上实现了FPGA直方图均衡算法,改善了图像质量。实验结果表明,基于上述方案设计的多证件综合信息采集系统能够快速、准确地检测并读取第二代居民身份证、护照和其他通行证类证卡,其中各类型证件的读取时间均明显快于现有证照阅读设备,证件图像的采集不受外界光源影响,且图像完整清晰。目前,基于本文设计的射频读卡模块已经应用于国内多个机场的自助人证核验通道,应用表明,完全满足机场自助人证核验的功能和性能要求,验证了设计方案的可行性。

关键词：证件识读射频识别图像采集接触式图像传感器

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WiMAX网络快速切换机制的性能分析

WiMAX网络快速切换机制的性能分析

作者：加里尔（Ibrahima Kalil Traore）华中科技大学

学位级别：硕士

企业、网络服务提供商以及移动网络运营商都在寻找一种有效的传输方法，这种传输方法可以在多个独立的地点间以高速宽带的方式传输数据、语音以及视频信息。使用铜线和光纤技术的方法经常会由于其先期投入、电信公司的多次使用以及缺少... 详细信息

企业、网络服务提供商以及移动网络运营商都在寻找一种有效的传输方法，这种传输方法可以在多个独立的地点间以高速宽带的方式传输数据、语音以及视频信息。使用铜线和光纤技术的方法经常会由于其先期投入、电信公司的多次使用以及缺少与运营机构合作的灵活性等而不符合标准。而新出现的无线宽带技术则可以在与有线解决方法可靠性和性能上持平或者超过它的同时，可以填补空缺并减少总的运营成本。本文阐述了怎样在宽带无线接入（BWA）网络中保证不同特性的服务质量（QoS）。而实现WiMAX考虑的主要问题就是提供高效的切换。就QoS参数而言，切换过程越快越好。且研究者已提出了各种快速切换算法来满足QoS要求。本文解释了WiMAX中的切换过程以及其他不同的切换技术。介绍到的快速切换技术包括低功耗目标基站选择、快速测距以及预注册。在一定假设的前提下，研究了这些切换技术在诸如扫描时间以及切换时延等WiMAX参数上的影响。大量的仿真结果表明，这些快速切换机制既减少了扫描时间和切换时延，又改善了WiMAX切换过程的整体性能。另外，由于一次短的扫描间隔都需要多次迭代，所以会延长整个扫描的持续时间。本文提出了一种扫描算法，这种扫描算法可以优化不同MS速度、不同BS密度下的扫描参数，这些参数包括扫描持续时间、交叉存取间隔以及扫描迭代次数等。并且，在OPNET仿真器中创建了切换场景，并评估了其性能。

关键词： WiMAX 低功耗目标基站选择(CTBS) 802.16e 切换 QoS

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人脸识别中光照预处理与识别算法的研究

人脸识别中光照预处理与识别算法的研究

作者：王良勤华中科技大学

学位级别：硕士

人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等许多优点,因其在安防系统、身份验证、人机交互、罪犯识别等等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和机器视觉领域的一个研究热点。人脸识别的目的是使计算机像人一样具有从一幅图像... 详细信息

人脸识别具有主动性、非侵犯性和用户友好等许多优点,因其在安防系统、身份验证、人机交互、罪犯识别等等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和机器视觉领域的一个研究热点。人脸识别的目的是使计算机像人一样具有从一幅图像中发现是否存在人脸,以及对发现的人脸进行身份鉴别的能力。虽然人类能毫不费力地识别出人脸,但人脸识别问题是模式识别领域的一个相当困难的问题,仍然面临巨大的挑战。要使这一技术成为成熟实用的技术还有许多工作需要去做。影响人脸识别系统性能的因素很多,光照预处理算法和人脸识别算法是其中的关键和瓶颈。因此本文在对人脸识别主要算法分析研究的基础上,着重深入研究了人脸图像光照预处理算法和人脸识别算法。在光照预处理方面:讨论了现有的预处理算法,总结其优缺点。重点分析研究了基于Retinex理论的光照预处理算法,并提出了一种新的基于Retinex理论的光照预处理算法。在对光照图像进行快速预测的同时,对原图像进行增强,然后对得到的反射图像进行自适应灰度归一化作为预处理结果。实验表明,本算法预处理效果优于经典Retinex,而速度得到了很大提高。在人脸识别算法方面:介绍了主要算法,深入研究并实现了基于HMM的人脸识别算法。对传统的HMM算法存在的缺点进行了分析,并针对这些问题,进行了改进:首先是对训练算法做了改进,不同于传统方法仅利用本类样本训练,本方法还有效利用他类样本,使得改进训练后的HMM模型具有更好的识别能力;然后对识别过程做了改进,在识别中动态更新HMM模型,使得更新后的HMM模型具有更好的适应性。实验表明,改进后的HMM人脸识别算法识别率得到了有效的提高。

关键词：人脸识别光照预处理 Retinex 隐马尔科夫模型

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基于神经网络的图像语义分割方法

基于神经网络的图像语义分割方法

作者：张珅睿华中科技大学

学位级别：硕士

语义分割是计算机视觉领域的核心问题之一,其目标是对一幅图像中的每个像素进行预测分类。近几年语义分割的相关研究取得了突破性的进展,在医学图像分割、无人驾驶和遥感图像分割等领域都有着广泛的应用。目前语义分割的主流方法包括基... 详细信息

语义分割是计算机视觉领域的核心问题之一,其目标是对一幅图像中的每个像素进行预测分类。近几年语义分割的相关研究取得了突破性的进展,在医学图像分割、无人驾驶和遥感图像分割等领域都有着广泛的应用。目前语义分割的主流方法包括基于区域建议的分割方法、基于上采样的分割方法和基于半监督和弱监督的分割方法,其中基于上采样的分割方法主要采用全卷积神经网络的逐层传播来自动学习高级语义特征,但由于传播过程中损失的部分空间信息影响了语义特征的提取,该方法的分割精度仍有优化空间。基于上述问题本文开展了以下三个方面的研究工作:（1）针对语义分割网络在处理多尺度目标时泛化能力较差的问题,本文引入了金字塔池化模块进行特征融合。该模块具有层次全局优先级,且包含不同子区域的多尺度信息,减少了不同子区域间的上下文损失,有助于提高分割网络的泛化能力。（2）针对语义分割任务中忽略像素间关系而引起的分割边缘不连续的问题,本文引入了生成对抗网络结构进行解决,并提出了全新的判别器网络结构和含有平衡因子的多任务损失函数。实验结果表明,本文提出的网络结构能有效提升分割精度。（3）针对传统深度神经网络在训练样本不足时易产生过拟合的问题,本文首次提出将孪生神经网络结构引入语义分割任务,并在此基础上进一步提出了耦合网络结构,两种分割网络结构均利用了不同网络结构间特征提取能力的互补性,充分实现了不同网络间的特征交换和融合。实验结果表明本文提出的两种结构在一定程度上解决了少样本情况下的过拟合问题,有效提升了分割精度。同时本文采用了包含Dice系数函数和交叉损失熵的混合损失函数监督网络训练,解决了正负样本不平衡的问题。本文所提出的方法均在PASCAL VOC2012数据集上进行了大量实验,实验表明本文提出的基于生成对抗网络结构的语义分割方法在测试集上评估指标m Io U最高达到了75.26%,与非生成对抗的语义分割方法相比提升了3.52%;基于孪生神经网络结构的语义分割方法在测试集上评估指标m Io U最高达到了75.54%,与相比子网络分别提升了3.25%和4.22%,证明了本文方法的有效性和可行性。

关键词：语义分割特征融合金字塔池化生成对抗网络孪生神经网络

基于约束局部模型的人脸特征点定位算法的改进与实现

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基于约束局部模型的人脸特征点定位算法的改进与实现

作者：邹勇华中科技大学

学位级别：硕士

近些年来,生物识别技术在快速的发展,人脸识别作为最友好的生物识别方式,受到了人们广泛的关注和深入的研究。在人脸识别中,人脸特征点定位的目标是在人脸图像上定位具有强分辨能力的脸部关键特征(如双眼、鼻子和嘴巴等)的位置,在完整... 详细信息

近些年来,生物识别技术在快速的发展,人脸识别作为最友好的生物识别方式,受到了人们广泛的关注和深入的研究。在人脸识别中,人脸特征点定位的目标是在人脸图像上定位具有强分辨能力的脸部关键特征(如双眼、鼻子和嘴巴等)的位置,在完整的识别应用中具有承上启下的作用,精确的人脸特征点定位可以有效提升人脸姿态估计、表情分析、三维动画建模及疲劳检测预警等方面的应用效果。因此,研究人脸特征点定位具有一定的理论价值和现实意义。本文分析了现有的人脸特征点定位算法,总结了特征点定位的常用研究方法,在此基础上重点研究了约束局部模型(Constrained Local Models,CLM),分析了CLM模型的形状模型和局部模型的特点和相应的建模方法,在建模完成后的拟合优化部分,对比分析了经典的拟合算法与凸二次拟合(Convex Quadratic Fitting,CQF)改进,指出当前算法存在的局部极小值问题,该问题可能导致局部搜索无法找到最优位置,进而影响全局的定位精度。为了解决该问题引入了均值漂移算法,并且针对均值漂移算法中的固定窗口可能导致收敛失败的问题,使用搜索窗宽自适应方法改进了原有算法,将改进后的均值漂移算法应用于CLM模型后实现对原有算法的改进。本文最后基于OpenCV实现了改进后的人脸特征点定位系统,并且将原始算法和改进算法分别应用于自然环境下的人脸特征点标注(Label Facial Part in The Wild,LFPW)人脸库,对比了两种算法在同一情况下的定位效果,通过对比,展示出本文改进算法较好地解决了局部极小值存在的问题,改进了特征点定位的精确性,较原有的方法有一定性能提升。

关键词：特征点定位约束局部模型形状模型均值漂移