针对人脸特征点定位的精确性对人脸识别系统精确性的影响,本文在受约束的局部模型(constrained local models,CLM)基础上,主要研究人脸特征点定位算法——受约束的局部神经域模型(constrained local neural fields,CLNF)算法。考虑每个p...针对人脸特征点定位的精确性对人脸识别系统精确性的影响,本文在受约束的局部模型(constrained local models,CLM)基础上,主要研究人脸特征点定位算法——受约束的局部神经域模型(constrained local neural fields,CLNF)算法。考虑每个patch模型(特征点检测器)的可靠性,CLNF结合局部神经域(local neural field,LNF)的patch模型,在拟合过程中,由原来的正则化特征点均值偏移(regularised landmark mean shift,RLMS)改为采用不均匀的正则化特征点均值偏移方法进行人脸拟合,同时,在人脸数据集Multi-PIE上进行实验,并对比分析两种模型。分析结果表明,CLNF定位算法在平均用时、成功率及误差率方面都具有明显优势,证明CLNF的LNF patch模型在人脸特征点拟合的精确性相对于CLM有明显提高。该技术拟合速度更快,拟合准确率更高,能够使人脸识别技术更加精确,具有更大的优势。该研究具有广泛的应用前景。展开更多
文摘针对人脸特征点定位的精确性对人脸识别系统精确性的影响,本文在受约束的局部模型(constrained local models,CLM)基础上,主要研究人脸特征点定位算法——受约束的局部神经域模型(constrained local neural fields,CLNF)算法。考虑每个patch模型(特征点检测器)的可靠性,CLNF结合局部神经域(local neural field,LNF)的patch模型,在拟合过程中,由原来的正则化特征点均值偏移(regularised landmark mean shift,RLMS)改为采用不均匀的正则化特征点均值偏移方法进行人脸拟合,同时,在人脸数据集Multi-PIE上进行实验,并对比分析两种模型。分析结果表明,CLNF定位算法在平均用时、成功率及误差率方面都具有明显优势,证明CLNF的LNF patch模型在人脸特征点拟合的精确性相对于CLM有明显提高。该技术拟合速度更快,拟合准确率更高,能够使人脸识别技术更加精确,具有更大的优势。该研究具有广泛的应用前景。
