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题名基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法研究
被引量：27
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作者
杨海燕
蒋新华
聂作先
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机构
福建工程学院信息科学与工程学院
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第8期2517-2519,共3页
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基金
福建省教育厅A类基金资助项目(JA13219
JA13223)
+1 种基金
福建省自然科学基金资助项目(2015J01652
2012J01245)
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文摘
为解决人脸关键点定位受到姿态、光线、表情以及遮盖问题的影响而使得定位效果可靠性不佳的问题,提出了一种基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法。利用卷积神经网络对局部细节特征提取以及深度学习的特点,设计实现了一种并行卷积神经网络,该网络把人脸图像、上半人脸以及下半人脸分别送入到相同结构的卷积网络进行训练学习,通过对图像进行局部卷积以及下采样,提取人脸关键点附近的细节特征,并对三级并行网络定位结果进行加权合成,实现人脸特征点定位。在LWF人脸库上定位实验结果表明,该方法在准确性以及可靠性方面都得到很大程度提升,能实现对人脸关键点的鲁棒准确估计。
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关键词
人脸特征点定位
卷积神经网络
图像卷积
下图像采样
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Keywords
facial features localization
convolution neural network （CNN）
image convolution
image down sampling
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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