基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐算法

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人脸对齐是人脸识别系统中的一个核心部分,定位的准确性和定位速度直接影响到人脸识别的效果。人脸图像存在不同姿态、不同表情、不同光照条件等因素的影响,真实场景下的人脸对齐成为一个难题。本文提出了一种基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐方法,首先通过粗糙定位网络找到近似人脸特征点,并提取局部的SURF特征,输入到局部细化网络,通过级联结构,进一步精确化人脸特征点的具体位置。最后,在人脸数据集AFLW和HELEN上与近几年的对齐方法进行对比实验,平均错误率8.80%,i5四核CPU,2.3Hz主频硬件平
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