一种改进的三维局部约束模型初始化方法

摘要：

三维局部约束模型(3D Constrained Local Model,CLM-Z)算法,综合利用灰度和深度信息检测三维人脸数据中的特征点(如眼角、鼻尖和嘴角),实现了较高的检测精度。 CLM-Z方法一般使用人脸位置和平均三维人脸模型进行初始化。设计了四个实验定量地分析CLM-Z参数初始化对算法精度的影响：在BU-4DFE库上评估CLM-Z算法精度；通过平移人脸边界框扰动平移参数的初始值；通过缩放人脸边界框扰动尺度参数的初始值；通过给定绕y轴和z轴的旋转角扰动旋转参数的初始值。实验结果表明,CLM-Z算法可容忍平移扰动约为人脸宽的1/6,在(0.75,1.50)缩放范围内算法精度不会下降,可容忍y轴和z轴旋转角约20°。基于以上评估结果,进一步提出在纹理图像上检测特征点作为初始化,然后再进行CLM-Z迭代。在BU-4DFE数据库上的评估结果证明,该初始化方法能有效提升CLM-Z方法的特征点定位精度。

关键词：三维人脸特征点定位、三维局部约束模型、初始化、鲁棒级联姿态回归

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202160,61202161;科技部重大仪器专项2013YQ49087904

在线出版日期：2017-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-33,38