基于级联姿态回归的部分遮挡人脸特征点定位研究

发布时间：2023-03-19 17:05

　　作为人脸识别、表情分析、人脸3D重构等重要任务的基础,人脸特征点定位课题受到了研究者的广泛关注并取得了巨大的进展,其中级联姿态回归算法在受控条件(例如,光照良好、无遮挡、正面人脸)下取得了接近人类水平的特征点定位准确度,然而,当人脸被墨镜、口罩、头发等物体遮挡时,其特征点定位准确度出现大幅度的下降。级联姿态回归算法依赖于良好的初始人脸形状和表示能力强的形状索引特征,遮挡一方面会降低人脸检测的精度进而影响到级联姿态回归算法的初始人脸形状,另一方面会破坏人脸的部分图像特征进而给级联姿态回归算法的形状索引特征带来噪声。针对上述问题,本文从级联姿态回归算法的初始人脸形状和形状索引特征两方面进行研究,提高初始人脸形状的质量并降低遮挡给形状索引特征带来的噪声,最终有效地提高了级联姿态回归算法在遮挡条件下的特征点定位准确度。本文的工作概括如下:(1)针对人脸遮挡导致级联姿态回归算法的初始形状误差较大的问题,提出了一种基于五点估计和纹理相似度的形状初始化方法。为了降低初始形状的误差,本文利用遮挡的局部性质,采用先局部后整体的人脸形状初始化方法,首先基于MTCNN估计出人脸五个关键点(双眼中心、鼻尖和左...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 人脸特征点定位
        1.2.2 遮挡条件下的人脸特征点定位
    1.3 研究内容与技术路线
第2章 基于五点估计和纹理相似度的形状初始化
    2.1 级联姿态回归算法
    2.2 级联姿态回归的形状初始化
        2.2.1 人脸形状初始化
        2.2.2 人脸检测对形状初始化的影响
    2.3 基于五点估计和纹理相似度的形状初始化
        2.3.1 基于MTCNN的五点估计
        2.3.2 无遮挡模板库的建立
        2.3.3 基于纹理相似度的形状初始化
    2.4 实验仿真与分析讨论
        2.4.1 基准级联姿态回归算法
        2.4.2 数据集与实验指标
        2.4.3 实验参数设置
        2.4.4 与基准算法的纵向对比分析
        2.4.5 与同类方法的横向对比分析
    2.5 本章小结
第3章 基于自适应形状索引特征和形状字典的级联姿态回归
    3.1 特征点的遮挡检测
    3.2 融入遮挡概率的自适应形状索引特征
        3.2.1 传统的形状索引特征
        3.2.2 融入遮挡概率的自适应形状索引特征
    3.3 基于形状字典的稀疏形状重构
    3.4 实验仿真与分析讨论
        3.4.1 实验参数设置
        3.4.2 基于自适应形状索引特征的级联姿态回归
        3.4.3 融入稀疏形状重构的级联姿态回归
    3.5 本章小结
第4章 总结与展望
    4.1 本文工作总结
    4.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间主要的工作



本文编号：3765625