基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法研究

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【英文篇名】	Facial key points location based on parallel convolutional neural network
【下载频次】	★★★★★
【作者】	杨海燕; 蒋新华; 聂作先;
【英文作者】	Yang Haiyan; Jiang Xinhua; Nie Zuoxian; School of Information Science & Engineering; Fujian University of Technology; School of Information Science &Engineering; Central South University;
【作者单位】	福建工程学院信息科学与工程学院; 中南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】	计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2015年 08期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人脸特征点定位; 卷积神经网络; 图像卷积; 下图像采样;
【英文关键词】	facial features localization; convolution neural network(CNN); image convolution; image down sampling;
【摘要】	为解决人脸关键点定位受到姿态、光线、表情以及遮盖问题的影响而使得定位效果可靠性不佳的问题,提出了一种基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法。利用卷积神经网络对局部细节特征提取以及深度学习的特点,设计实现了一种并行卷积神经网络,该网络把人脸图像、上半人脸以及下半人脸分别送入到相同结构的卷积网络进行训练学习,通过对图像进行局部卷积以及下采样,提取人脸关键点附近的细节特征,并对三级并行网络定位结果进行加权合成,实现人脸特征点定位。在LWF人脸库上定位实验结果表明,该方法在准确性以及可靠性方面都得到很大程度提升,能实现对人脸关键点的鲁棒准确估计。
【英文摘要】	Facial key points localization suffered from face pose diversification,illumination,expressions and collusion,the location result is unreliable. To solve these problem,this paper proposed a facial key points location method based on parallel convolution neural network. Convolution neural network could preserve the structural feature of image texture,which had widely used in face detection and OCR recognition successfully. Thus,the method used the merit of CNN,designed and fulfilled a parallel CNN. Firstly,i...
【基金】	福建省教育厅A类基金资助项目(JA13219,JA13223); 福建省自然科学基金资助项目(2015J01652,2012J01245)
【更新日期】	2015-08-12
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言人脸关键特征点定位是人脸识别中核心问题之一,也是基于面部特征的疲劳检测等应用中的必要前提,错误的关键点定位会导致提取的人脸特征与事实不符,即使是不精确的对齐也会导致识别性能快速下降。眼睛、鼻子和嘴巴是最为关键的面部特征,尤其是眼睛,现有的多数系统均采用眼?

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