中国计量大学学报

2018, v.29;No.90(02) 187-193

[打印本页] [关闭]
本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

级联神经网络人脸关键点定位研究
Research on face alignment based on cascade convolutional neural networks

井长兴;章东平;杨力;

摘要(Abstract):

人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

关键词(KeyWords): 级联卷积神经网络;多尺度特征融合;人脸关键点定位;回归损失函数

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 浙江省自然科学基金资助项目(No.LY15F020021);; 浙江省教育厅科研资助项目(No.Y201534025)

作者(Author): 井长兴;章东平;杨力;

Email:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享