-
题名多视角级联回归模型人脸特征点定位
被引量：1
- 1
-
-
作者
贾项南
于凤芹
陈莹
-
机构
江南大学物联网工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期199-204,共6页
-
基金
国家自然科学基金(No.61573168)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.JUSRP51733B)
-
文摘
针对人脸姿态偏转较大导致人脸特征点定位精度低的问题,提出了多视角人脸特征点定位算法,采用随机森林局部学习与全局线性回归相结合的级联姿态回归(Cascaded Pose Regression,CPR)人脸特征点定位模型,在不同的人脸姿态视角下建立不同的模型,以多模型代替单一模型来提高人脸特征点定位的精度。首先采用CPR模型对不同视角下的人脸建立不同的模型;然后采用多视角生成模型(Multi-View Generative Model,MVGM)来评估输入人脸图片的姿态;最后根据评估的姿态选择相对应的模型,进而实现特征点的精确定位。仿真实验结果表明,相比于现有的几种人脸特征点定位算法,所提算法实现了更精确的定位效果。
-
关键词
人脸特征点定位
级联姿态回归
随机森林
全局线性回归
多视角生成模型
-
Keywords
face alignment
cascaded pose regression
random forest
global linear regression
multi-view generative model
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
