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基于局部形状组合模型的人脸对齐  
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【英文篇名】 Face Alignment on Local-Shape-Based Combined Model
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【作者】 万俊; 李晶; 常军; 吴玉佳; 肖雅夫;
【英文作者】 WAN Jun; LI Jing; CHANG Jun; WU Yu-Jia; XIAO Ya-Fu; School of Computer Science; Wuhan University;
【作者单位】 武汉大学计算机学院;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2018年 09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】 级联回归; 局部形状组合模型; 组合脸; 平均脸; 决策机制; 组合二值特征;
【英文关键词】 cascade regression; local-shape-based combined model; combined shape; mean shape; decision-making mechanism; combined binary feature;
【摘要】 近年来,在研究人脸对齐问题上提出了许多高效、精确的算法.其中,许多算法都采用平均脸作为初始化形状,然后采用不同的方法对人脸的最终形状进行预测,这些算法在人脸表情、头部姿势、光照差异较大的情况下没有很好的鲁棒性.文中提出基于平均脸使用局部形状组合模型来构建一个更准确的人脸(组合脸).局部形状组合模型首先根据人脸基准点的分布特点把人脸形状划分为脸部轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴这5个部分,然后利用平均脸作为初始化形状,在每个局部形状包含的特征点的邻域内提取特征构建随机森林,对所有训练图片人脸的局部形状进行分类.叶子结点用来存放对应类的局部形状,其它结点存放分类的规则,局部形状组合模型针对5个局部形状总共构建了5个随机森林.对于每一个测试图片人脸,使用平均脸作为初始化形状,遍历随机森林去选择最像测试人脸的局部形状.平均脸和由轮廓决定的人脸其它局部形状的中心以及选择的局部形状将被用来构建组合脸.在大多数情况下,组合脸比平均脸具有更强的表示能力.因此文中提出一个基于组合二值特征的决策机制来选择组合脸和平均脸中更为合适的一个作为后续阶段的初始化形状.决策机制在训练阶段估计出预测结果和组合二值特征的关系,在测试阶段利用训练阶...
【英文摘要】 In recent years,large quantities of effective and accurate algorithms on face alignment have been proposed,among which many of them use the mean shape as their initialized shapes and then further predict the final shapes of test images with different methods.These algorithms,however,are in lack of great robustness if there are big differences in facial expressions,head poses and illumination.This paper presents a Local-Shape-Based Combined(LSBC)model to creating a new face shape which is more accurate than ...
【基金】 国家自然科学基金(41201404); 中央高校基本科研业务费专项基金资助~~
【更新日期】 2018-09-27
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言随着社会信息化、网络化程度的提高,信息安全受到越来越多的重视,人们迫切需要一种快速、有效的自动人脸识别技术.人脸对齐或者定位人脸的一些显著点比如鼻尖、眼角是人脸识别、人脸姿态表情分析、三维人脸建模不可缺少的重要组成部分,人脸对齐的效率和精确性直接影响后期

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