基于随机森林回归的人脸特征点定位

发布时间：2017-08-19 10:20

  本文关键词：基于随机森林回归的人脸特征点定位

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【摘要】：针对人脸特征点定位容易受到人脸姿态、表情、光照和遮挡等因素影响的问题,提出了一种基于随机森林回归的特征点定位方法。采用像素差值特征在每个特征点建立随机森林模型,由森林模型回归得到训练样本的估计形状;对训练样本的估计形状与真实形状进行线性最小二乘拟合,得到一个全局优化模型;再利用模型对测试样本特征点位置进行回归估计及形状优化,从而实现了人脸特征点的自动定位。该方法采用相对误差小于0.1的衡量标准,在MATLAB R2009a平台实验,Helen和LFPW数据库上测试,两个数据库的样本定位正确率均超过95%,平均定位速度为9.3 fps,且训练模型仅为5.4 MB。实验结果表明:提出的方法能够很好地适应人脸姿态、表情、光照和遮挡等因素的影响,同时训练模型小,且有效地提高人脸特征点定位的精度和速度。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 人脸特征点定位 随机森林 级联回归 像素差值特征
【基金】：国家自然科学基金(61175075,61271382) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA112312) 国家科技支撑计划(2015BAF13B01)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言随着人脸身份认证技术在公安、安防、金融、门禁、考勤等领域的广泛应用,人们对人脸识别系统的性能要求越来越来严格,快速精确的人脸特征点定位能够大幅度地提高人脸识别系统的实时性及可靠性。然而在现实环境下,由于受光照,遮挡,姿态,表情等因素变化的影响,人脸特征点定

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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【共引文献】

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本文编号：700165