【摘 要】
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人脸特征点定位是人脸识别系统中重要的一环,涉及到应用数学与计算机视觉等多个研究领域。大部分定位算法是针对小角度样本（小于45度）设计,而大角度数据集的主要挑战来自于:常用的人脸定位模型假设特征点可见,不可见的情况需要模型猜测得到,且人脸外观在大姿态中变化较大。因此,本文基于深度学习和级联回归两个模型,分别提出了可用于大角度定位的算法,主要内容如下:首先,考虑到样本极端的头部姿态和丰富的形状变化,本
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人脸特征点定位是人脸识别系统中重要的一环,涉及到应用数学与计算机视觉等多个研究领域。大部分定位算法是针对小角度样本（小于45度）设计,而大角度数据集的主要挑战来自于:常用的人脸定位模型假设特征点可见,不可见的情况需要模型猜测得到,且人脸外观在大姿态中变化较大。因此,本文基于深度学习和级联回归两个模型,分别提出了可用于大角度定位的算法,主要内容如下:首先,考虑到样本极端的头部姿态和丰富的形状变化,本文提出了三种划分优化空间的分类方法,分别为主成分分类、瞳孔距离分类以及姿态估计分类,并基于深度卷积神经网络模型,在子区域内单独训练模型,最终的预测形状由所属区域训练模型估计得到。实验表明,分阈卷积网络可使得大姿态样本同正脸样本一样得到有效学习,从而提高整体定位精度。其次,改进了级联回归模型的初始形状赋值方式,提出k-means聚类和基于HOG特征的有监督分类器结合的方式,给每个测试样本赋值一个接近于真实值的初始形状,并根据标准SDM算法,构建了 K-SDM算法,对比实验说明本文初始赋值算法的有效性。最后,通过实验,K-SDM模型在300-W数据集上的平均误差为6.24%,比标准SDM降低了 1.26%,验证了改进初始值算法可大大提高级联回归解决大姿态定位的精度。此外,分阈处理的级联深度模型在极具挑战的大姿态数据集AFLW和300W-LP上的平均误差分别达到了 11.96%和3.56%,跟同一规模下的正脸样本测试误差12.30%和6.50%比较,实验证明,分阈卷积网络可使得大姿态样本同正脸样本一样得到了有效学习,甚至具有更低的定位误差,优于现有方法。
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