基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法

发布时间：2017-08-05 17:01

  本文关键词：基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法

  更多相关文章： 人脸特征点定位 ESR 嘴巴状态分类器 强形状约束 HSV颜色空间 卷积神经网络

【摘要】：嘴巴区域特征点的精确定位对于特征匹配、表情分析、唇形识别、驾驶行为分析等应用具有极其关键的作用。然而,用现有的人脸特征点定位算法进行人脸形状估计时,嘴巴区域特征点的定位误差相对较大。针对这一问题,提出了基于HSV颜色空间和基于卷积神经网络的两种嘴巴状态分类器以及一种基于局部特征点位置关系的强形状约束策略,并在此基础上提出了基于嘴巴状态约束的人脸特征点定位算法,根据嘴巴状态标签对显式形状回归ESR算法的估计结果进行约束以获得更加准确的特征的位置。相比传统的ESR算法,该方法在保障人脸形状定位鲁棒性的同时,在Helen数据库和LFPW数据库上的嘴巴特征点定位准确度均明显提高。
【作者单位】： 中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室;
【关键词】： 人脸特征点定位 ESR 嘴巴状态分类器 强形状约束 HSV颜色空间 卷积神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61572458)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着个人照片在移动设备和互联网上的方便呈现及传播,人脸对齐算法的应用也越来越广泛。对于特征匹配、表情分析及变换、唇形识别以及疲劳驾驶检测等人脸对齐算法的应用,嘴巴区域特征点的 精确定位十分重要。在实际生活中,嘴巴形状的预测会受到光照、遮挡、噪声以及个人唇色(

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本文编号：625929