基于级联卷积网络的面部关键点定位算法

来源 :中国科学院大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kelukeke

【摘要】

：

目前,人的面部关键点定位算法在限定环境下已达到很高的识别率,但在非限定环境下,仍易受到环境光线不均、测试角度范围广、检测目标姿态多样及遮挡模糊等因素的影响。提出一种级联卷积网络以提高关键点定位的精度与鲁棒性。在进行人脸检测时,该算法在Light-VGGNet的基础上提出一种DPM-CNN网络结构,引入五官可变形部件,将人脸检测与五官定位同时进行,提高人脸检测精度并降低人脸检测对面部关键点定位的影响

【作者】

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孙铭堃梁令羽汪涵何为赵鲁阳

【机构】

：

中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学

【出处】

：

中国科学院大学学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

非限定环境级联卷积网络 Light-VGGNet DPM-CNN 人脸检测面部关键点定位 unconstrained environmentcascade

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2018YFC1505204),中国科学院青年创新促进会(2015186)资助

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