【摘 要】
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人脸对齐作为人脸识别流程中一个承上启下的关键步骤,在人脸检测的基础之上精确定位人脸关键点的位置,并为人脸识别、追踪、属性分析等应用提供精确度的保证。由于人脸图像容
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人脸对齐作为人脸识别流程中一个承上启下的关键步骤,在人脸检测的基础之上精确定位人脸关键点的位置,并为人脸识别、追踪、属性分析等应用提供精确度的保证。由于人脸图像容易受到头部姿态变化、光照明暗程度等因素的干扰,因而要准确获取面部特征点的位置变得十分困难,这使得人脸对齐成为目前学者们广泛研究的热门课题。为了降低无约束环境下人脸特征点定位的误差率,提高算法本身的稳定性,本文基于有监督下降方法(Supervised Descent Method,SDM)的人脸对齐模型,并针对如何解决SDM算法存在的不足展开研究,论文主要工作如下:(1)对于SDM算法中所提取的关键点特征不能够精准地描述人脸信息,以及算法容易陷入局部最优而导致对齐效果差的问题,设计了一种基于改进的HOG(Histogram of Gradient)特征和群居蜘蛛优化(Social Spider Optimization,SSO)的SDM(Improved Supervised Descent Method,ISDM)人脸对齐算法。改进部分在于两点:第一,研究当前的特征提取方法,提出一种改进的多尺度HOG特征提取方法(Improved Multi-scale Histogram of Gradient,IMHOG),对人脸的每一关键点构建特征提取框。窗口大小由每次迭代过程中的对齐误差决定,迭代前期设置较大的特征提取窗口以利用更多的有用信息,后期窗口设置较小,避免冗余数据的计算。第二,对每一回归过程中得到的估计人脸形状,采用SSO方法在全局寻找最优形状,避免陷入局部最优。在常用数据集上的实验结果表明本算法的对齐效果比先前大多数算法要好,同时通过实验验证了ISDM算法的每一部分改进都是有效的。(2)ISDM算法作为回归模型中的一种,存在的共同问题就是算法对于初始形状的选择较为敏感,尤其是在头部姿势旋转角度较大、表情夸张以及部分遮挡情况下的人脸图像与平均人脸之间的偏差较大,之后的回归学习也很难纠正该误差,因此,本文提出了一种基于初始形状选择的优化ISDM算法(Optimized-ISDM)来解决这个问题。首先改进原始算法中初始形状的选择方式,对于每张人脸图像,不再只选用所有样本求得的平均人脸作为初始形状,而会在构建的初始形状候选区中选择与其最近似的人脸作为初始形状进行学习;同时又考虑到ISDM算法仅仅利用了局部表观纹理信息,而没有考虑全局形状约束,因此在构建模型时结合人脸的局部表观信息和全局形状信息,重新定义对齐函数,使得回归函数根据当前形状的不同做出相应的改变。实验证明,本文提出的Optimized-ISDM算法能够提高算法整体的对齐准确率,优于ISDM算法以及先前大多数算法。
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