基于形状参数回归的人脸对齐算法

发布时间：2019-03-01 07:13

【摘要】：针对传统人脸对齐算法效率较低等问题,提出基于形状参数回归的人脸对齐算法.首先,采用人脸形状空间约束人脸,以低维形状参数刻画人脸形状.然后,在二级形状参数回归算法框架下,结合明确形状特征索引方法和多重随机特征选择方法,学习一系列形状参数回归量,最终刻画对齐的人脸形状.文中算法减少数据存储量,提高人脸对齐速度,在复杂人脸数据库上取得较好效果.此外,该算法能直接应用于手机、平板电脑等低端设备上.
[Abstract]:In order to solve the problem of low efficiency of traditional face alignment algorithm, a face alignment algorithm based on shape parameter regression is proposed. Firstly, the face shape space is used to constrain the face, and the low dimensional shape parameters are used to describe the face shape. Then, in the framework of the two-level shape parameter regression algorithm, combining the explicit shape feature indexing method and the multiple random feature selection method, a series of shape parameter regression variables are learned, and finally the aligned face shape is depicted. In this paper, the algorithm reduces the amount of data storage, improves the speed of face alignment, and achieves good results in complex face database. In addition, the algorithm can be directly applied to low-end devices such as mobile phones and tablets.
【作者单位】： 电子科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61375038)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2432200