本文關(guān)鍵詞： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè) 人臉對(duì)齊 級(jí)聯(lián)回歸器　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,近年來(lái)關(guān)于人臉的應(yīng)用層出不窮,而人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè),往往是各種人臉應(yīng)用的基礎(chǔ),其重要性日益凸現(xiàn)。人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)(或者說(shuō)人臉對(duì)齊)就是給定一張人臉,用某種方法預(yù)測(cè)出眼睛,鼻子,嘴巴等一些關(guān)鍵點(diǎn)的位置。在深度學(xué)習(xí)熱起來(lái)之前,比較好的方法都是基于回歸的方法(由若干個(gè)回歸器級(jí)聯(lián)而成的boosting算法),而這幾年在深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展下,也有學(xué)者提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,取得了很好的效果。在本文章中,我們將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的基于回歸的的算法結(jié)合在一起,提出了一個(gè)新的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法,即首先用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉朝向進(jìn)行分類(分為朝左,朝右,和正面),然后不同的朝向各自訓(xùn)練一個(gè)基于LBF特征的級(jí)聯(lián)回歸器,從而預(yù)測(cè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置。此外,我們還進(jìn)一步拓展與落實(shí)上述思路,提出了用標(biāo)有68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)集去預(yù)測(cè)5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的做法,即利用更多的信息去獲得更好的預(yù)測(cè)結(jié)果。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉朝向的分類能夠大幅提高人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置檢測(cè)的正確率,本文提出的算法在運(yùn)行速度和正確率上都有較為出色的表現(xiàn),同時(shí)在利用標(biāo)有68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)去預(yù)測(cè)5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)中,我們的算法表現(xiàn)非常出色,在AFW數(shù)據(jù)集上取得了最好的效果。
[Abstract]:With the development of science and technology, the application of human face is emerging in recent years, and face key point detection is often the basis of all kinds of face applications. The key point of face detection (or face alignment) is to give a face, using some method to predict the eyes, nose. The location of some key points such as mouth. Before the deep learning becomes hot, the better method is based on regression (boosting algorithm, which is composed of several regressors cascaded). In the past few years, with the rapid development of in-depth learning, some scholars have also proposed a neural network-based algorithm, which has achieved good results. We combine the convolutional neural network with the traditional regression based algorithm, and propose a new face key point detection algorithm. Firstly, we use convolution neural network to classify face orientation (divided into face to left). Facing to the right and facing, then training a cascade regression based on LBF features to predict the position of the key points of the face. In addition, we further expand and implement the above ideas. In this paper, a method of using data sets marked 68 key points to predict 5 key points is put forward, that is to say, more information is used to obtain better prediction results. The experimental results on multiple data sets show that. The classification of face orientation using convolution neural network can greatly improve the accuracy of face key point location detection. The algorithm presented in this paper has a better performance in both the running speed and the correct rate. At the same time, in the experiment of using the data with 68 key points to predict the five key points, our algorithm performs very well and achieves the best effect on the AFW data set.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：1474131