基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法

摘要：

嘴巴区域特征点的精确定位对于特征匹配、表情分析、唇形识别、驾驶行为分析等应用具有极其关键的作用。然而，用现有的人脸特征点定位算法进行人脸形状估计时，嘴巴区域特征点的定位误差相对较大。针对这一问题，提出了基于HSV颜色空间和基于卷积神经网络的两种嘴巴状态分类器以及一种基于局部特征点位置关系的强形状约束策略，并在此基础上提出了基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法，根据嘴巴状态标签对显式形状回归ESR算法的估计结果进行约束以获得更加准确的特征的位置。相比传统的ESR算法，该方法在保障人脸形状定位鲁棒性的同时，在Helen数据库和LFPW数据库上的嘴巴特征点定位准确度均明显提高。

关键词：人脸特征点定位、ESR、嘴巴状态分类器、强形状约束、HSV颜色空间、卷积神经网络

所属期刊栏目：11

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61572458．

在线出版日期：2016-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：578-585