一种端到端的人脸对齐方法

摘要：

现有的人脸对齐方法多数是非端到端的,中间过程需要大量的人工干预,导致人脸关键点检测的稳定性较差.为此,提出一种端到端的基于深度学习的人脸对齐方法.基于MobileNets系列网络的子模块,使用类VGG结构的方式进行搭建,将整张图片作为输入,采用基于深度可分离卷积模块进行特征提取,并运用改进的倒残差结构避免网络训练过程的梯度消失,减少特征损失.在此基础上将眼间距离作为正规化方法,在300W人脸数据集上进行测试,结果表明,与CDM、DRMF等方法相比,该方法在保证较优精度的同时,具有良好的实时性.

关键词：人脸对齐;人脸特征点;特征提取;深度可分离卷积;倒残差结构

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金71834001

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：207-213