10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.062
利用形状估计的人脸特征点定位算法
针对鲁棒级联姿势回归算法(robust cascaded pose regression,RCPR)缺乏形状约束,对复杂人脸图像的定位精度差、成功率低的问题,提出一种利用形状估计的分块特征点定位算法.为提高定位成功率和准确度,对人脸特征点进行分块,对每一块进行形状估计作为约束;为保证形状估计的精度和连续性,在传统核回归的基础上,学习得到图像特征与目标形状间的联合概率分布函数,称做匹配函数,并求取最大值作为形状估计;为提高算法性能,只需对部分点的位置进行回归,减少了回归器的数量,并引入了形状索引特征的采样先验.实验表明,算法对复杂人脸图像具有更高的定位准确度和鲁棒性,定位成功率可达86%,同时计算速度可以实现实时处理.
核回归、形状估计、人脸特征点定位、采样先验、形状约束
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61379104,61372167
2017-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2207-2211