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改进级联回归模型的人脸特征点定位 被引量：3
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作者 贾项南 于凤芹 +1 位作者 杨慧中 陈莹 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第4期58-61,共4页
针对级联回归模型依赖形状初始化且结构复杂使其在人脸特征点定位中速度慢、精度低的问题,提出了改进的级联回归人脸特征点定位算法。采用仿射变换参数回归初始化人脸形状,使变换后的初始形状更接近真实人脸以提高模型的收敛速度和精度... 针对级联回归模型依赖形状初始化且结构复杂使其在人脸特征点定位中速度慢、精度低的问题,提出了改进的级联回归人脸特征点定位算法。采用仿射变换参数回归初始化人脸形状,使变换后的初始形状更接近真实人脸以提高模型的收敛速度和精度;在各特征点局部区域构造随机蕨局部学习器,并学习得到易于计算且高度稀疏的二值化特征应用提高模型的速度;对二值化特征使用全局线性回归求得形状增量,实现特征点定位。仿真实验结果表明:相比于原算法,所提算法在LFPW,HELEN,AFW库上定位误差平均降低了11%,定位时间平均减少了14%。 展开更多
关键词 级联回归模型 人脸特征点定位 仿射变换 初始化 随机蕨 全局线性回归
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