深度学习人脸特征点自动定位综述

摘要：

人脸特征点定位是根据输入的人脸数据自动定位出预先按人脸生理特征定义的眼角、鼻尖、嘴角和脸部轮廓等面部关键特征点,在人脸识别和分析等系统中起着至关重要的作用.本文对基于深度学习的人脸特征点自动定位进行综述,阐释了人脸特征点自动定位的含义,归纳了目前常用的人脸公开数据集,系统阐述了针对2维和3维数据特征点的自动定位方法,总结了各方法的研究现状及其应用,分析了当前人脸特征点自动定位技术在深度学习应用中的现状、存在问题及发展趋势.在公开的2维和3维人脸数据集上对不同方法进行了比较.通过研究可以看出,基于深度学习的2维人脸特征点的自动定位方法研究相对比较深入,而3维人脸特征点定位方法的研究在模型表示、处理方法和样本数量上都存在挑战.未来基于深度学习的3维人脸特征点定位方法将成为研究趋势.

关键词：深度学习;2维人脸特征点定位;3维人脸特征点定位;卷积神经网络(CNN);配准

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分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;全国统计科学研究项目;山东省重点研发计划重大科技创新工程项目;山东省自然科学基金项目

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：2630-2644