【摘 要】
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人脸轮廓提取应用广泛,研究一种用于完成人脸轮廓提取的数据集标记方案,提出基于关键点识别深度卷积网络DeepLabCut的人脸轮廓提取方法。首先对女性平均人脸轮廓进行曲率分析,将人脸轮廓划分成3个部分,设计出分配方案并实验,获得较优分配布点方法;进一步分析人脸轮廓提取评价指标平均IOU与标定点数关系,得到30个标记点数即可满足要求;应用优化的标记方案标记指定小样本数据集,对DeepLabCut进行迁
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人脸轮廓提取应用广泛,研究一种用于完成人脸轮廓提取的数据集标记方案,提出基于关键点识别深度卷积网络DeepLabCut的人脸轮廓提取方法。首先对女性平均人脸轮廓进行曲率分析,将人脸轮廓划分成3个部分,设计出分配方案并实验,获得较优分配布点方法;进一步分析人脸轮廓提取评价指标平均IOU与标定点数关系,得到30个标记点数即可满足要求;应用优化的标记方案标记指定小样本数据集,对DeepLabCut进行迁移学习,获得得到轮廓提取方法所采用的模型;实验结果表明本文方法比Niko软件包识别效果提高5. 5%。
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