本文關(guān)鍵詞：基于隨機森林回歸的人臉特征點定位

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【摘要】：針對人臉特征點定位容易受到人臉姿態(tài)、表情、光照和遮擋等因素影響的問題,提出了一種基于隨機森林回歸的特征點定位方法。采用像素差值特征在每個特征點建立隨機森林模型,由森林模型回歸得到訓練樣本的估計形狀;對訓練樣本的估計形狀與真實形狀進行線性最小二乘擬合,得到一個全局優(yōu)化模型;再利用模型對測試樣本特征點位置進行回歸估計及形狀優(yōu)化,從而實現(xiàn)了人臉特征點的自動定位。該方法采用相對誤差小于0.1的衡量標準,在MATLAB R2009a平臺實驗,Helen和LFPW數(shù)據(jù)庫上測試,兩個數(shù)據(jù)庫的樣本定位正確率均超過95%,平均定位速度為9.3 fps,且訓練模型僅為5.4 MB。實驗結(jié)果表明:提出的方法能夠很好地適應人臉姿態(tài)、表情、光照和遮擋等因素的影響,同時訓練模型小,且有效地提高人臉特征點定位的精度和速度。
【作者單位】： 湖南大學電氣與信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 人臉特征點定位 隨機森林 級聯(lián)回歸 像素差值特征
【基金】：國家自然科學基金(61175075,61271382) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2012AA112312) 國家科技支撐計劃(2015BAF13B01)資助項目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著人臉身份認證技術(shù)在公安、安防、金融、門禁、考勤等領(lǐng)域的廣泛應用,人們對人臉識別系統(tǒng)的性能要求越來越來嚴格,快速精確的人臉特征點定位能夠大幅度地提高人臉識別系統(tǒng)的實時性及可靠性。然而在現(xiàn)實環(huán)境下,由于受光照,遮擋,姿態(tài),表情等因素變化的影響,人臉特征點定

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本文編號：700165