作者：郭克友; 马丽萍; 胡巍面部特征点检测卷积层和池化层驾驶员面部朝向
摘要：在介绍人脸特征点检测的理论知识的基础上,提出了一种基于深层卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)解决人脸5点特征点(眼角、鼻子、嘴角)预测问题的方法。通过添加更多的卷积层稳定地增加网络的深度,并且在所有层中使用3×3的卷积滤波器,有效减小参数,更好地解决了人脸特征点检测问题。然后计算双眼角与嘴角所成平面与正视时此平面的单应性矩阵,最后利用等效算法求解驾驶员面部转角。实验结果表明,面部特征点检测准确率达到97.96%,算法在角度判断上的误差是1°~5°,这证明了该算法对注意力分散监测的有效性。
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