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级联神经网络人脸关键点定位研究

作者:井长兴; 章东平; 杨力级联卷积神经网络多尺度特征融合人脸关键点定位回归损失函数

摘要:人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

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中国计量大学学报

《中国计量大学学报》(CN:33-1401/TB)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国计量大学学报》以刊登有一定创见性的科学技术研究论文为主,并适当刊登有价值的学科前沿、新技术发展的综合评述类文章。学报努力体现“以计量为特色,多学科协调发展”的办刊宗旨。

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