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El modelo de apariencia activa es un modelo paramétrico estadístico, ampliamente utilizado para extraer rasgos faciales humanos y reconocimiento. Sin embargo, los valores de intensidad utilizados en el AAM original no pueden proporcionar suficiente información para la textura de la imagen, lo que puede llevar a un error mayor o a un fallo en el ajuste del AAM. Con el fin de superar estos defectos y mejorar el rendimiento del ajuste del modelo AAM, se propone una representación de textura mejorada en este artículo. En primer lugar, se realiza una transformación wavelet invariante a la traducción en imágenes faciales y luego se representa la estructura de la imagen utilizando la medida que se obtiene fusionando los coeficientes de baja frecuencia con la intensidad de los bordes. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo mejorado puede aumentar la precisión del ajuste del AAM y expresar más información sobre las estructuras de bordes y texturas.
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