基于CPR和CLM的多视角人脸特征点定位方法

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准确定位人脸特征点在人脸识别、三维人脸模型重建等领域都有重要作用。目前,针对正面人脸的特征点定位已经相当成熟;但是,当姿态偏转角较大时,准确定位人脸特征点依然是一个有待解决的难题。文中针对姿态偏转比较大的特征点定位,提出了一种多视角人脸特征点定位方法。在训练阶段,针对不同姿态角度,分别定义其特征点模板,并通过训练得到用于特征点搜索的CPR(级联姿态回归)模型和用于特征点模板选择的CLM(约束局部模型)模型。在测试阶段,利用每个模型分别对测试样本进行特征点搜索,然后,利用CLM模型计算各特征点模板的拟合度,选择拟合度最高的模型作为最终结果。在FERET公开库上,与当前比较先进的算法进行的对比实验表明,文中方法有效提高了较大偏转姿态下人脸特征点定位的准确性。
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