Hình 2-10: Mô hình 20 điểm đặc trưng trên khuôn mặt
Số thứ tự ID Miêu tả
0 100 Mắt phải (right eye pupil) 1 101 Mắt trái (left eye pupil) 2 102 Góc miệng phải (right mouth
corner)
3 103 Góc miệng trái (left mouth corner)
4 104 Đuôi ngoài của lông mày phải (outer end of right eye brow) 5 105 inner end of right eye brow 6 106 inner end of left eye brow 7 107 outer end of left eye brow
8 108 right temple
9 109 outer corner of right eye
10 110 inner corner of right eye 11 111 inner corner of left eye 12 112 outer corner of left eye
13 113 left temple
14 114 tip of nose
15 115 right nostril
16 116 left nostril
17 117 centre point on outer edge of upper lip
18 118 centre point on outer edge of lower lip
19 119 tip of chin
Bảng
B 1-2: Những điểm đặc trưng cần rút trích
Thực vậy, trong khảo sát của đã chỉ ra sự quan trọng của định vị mắt trước, cũng như giúp ước lượng được tỷ lệ (scale) của khuôn mặt.
Chúng ta sẽ xem xét bài viết này , cũng như kết hợp .
đã chỉ ra vài phương pháp định vị những điểm đặc tính trên khuôn mặt: 1. Phương pháp dựa vào đặc trưng (feature based approach) 2. Phương pháp dựa vào mẫu (template based approach)
Chúng ta cần phân biệt giữa những phương pháp chỉ đòi hỏi định vị những đặc tính nhanh (rough) và những cái đòi hỏi đánh giá những điểm trên khuôn mặt một cách chính xác.
[Bartlett, 2005] So sánh LDA và SVM trong việc chọn đặc trưng (feature selection)
chỉ ra một phương pháp rút trích những đặc trưng khu vực miệng. Đây có thể mở rộng cho hệ thống nhận dạng lời nói một cách tự động (automatic speech recognition
– ASR) rằng một số công trình đã thất bại do chỉ xử lý trong âm thanh với điều kiện tiếng ồn.