基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐算法

摘要：

人脸对齐是人脸识别系统中的一个核心部分,定位的准确性和定位速度直接影响到人脸识别的效果.人脸图像存在不同姿态、不同表情、不同光照条件等因素的影响,真实场景下的人脸对齐成为一个难题.本文提出了一种基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐方法,首先通过粗糙定位网络找到近似人脸特征点,并提取局部的SURF特征,输入到局部细化网络,通过级联结构,进一步精确化人脸特征点的具体位置.最后,在人脸数据集AFLW和 HELEN上与近几年的对齐方法进行对比实验,平均错误率8.80%,i5四核CPU,2.3 Hz主频硬件平台下计算时间7.6 ms.我们的人脸对齐方法在真实场景下(包括单人和多人)具有较好的鲁棒性,可以实现准确定位.

关键词：SURF特征、人脸对齐、自编码器网络

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61172111;吉林省科技发展计划20160101260JC;吉林省教育厅"十三五"科学技术项目No.JJKH20170625KJSupported by National Natural Science Foundation of China61172111;Jilin Science and Technology Development Plan20160101260JC;The Education Department of Jilin Province,“13th Five-Year”science and technology projectJJKH20170625KJ

在线出版日期：2018-05-30（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：254-260