-
题名基于多状态分层模型的有表情人脸配准
被引量：13
- 1
-
-
作者
高宁
王兴元
王秀坤
-
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
大连海事大学信息科学技术学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第7期40-47,共8页
-
基金
国家自然科学基金(No.61672124
No.61370145
+1 种基金
No.61173183)
"十三五"国家密码发展基金密码理论研究课题(No.MMJJ20170203)
-
文摘
将人脸表情变化范围离散化表示为多状态部件模型,以便描述人脸非线性变化。引入多方向局部梯度信息,建立反投影概率图来改善原始灰度图像的外观模式表达,基于级联的卷积神经网络实现渐进分层的人脸配准。根据整脸和不同区域的图像实现人脸形状初始化,并判断当前部件状态。根据正确状态的人脸模型回归人脸形状参数,完成最终的精细配准。与其他几种常用算法在数据库上进行了定量比较,结果表明该算法改善了表情变化剧烈时人脸配准的效果,在计算量相当的情况下,正确率和处理速度等方面都达到很好的性能,具有明显的实用价值。
-
关键词
反投影概率图
多状态部件模型
卷积神经网络
形状参数更新
分层人脸配准
-
Keywords
backprojection probability map
multi-state component model
Convolutional Neural Network
shape parameters update
hierarchical face alignment
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
