基于沙漏网络的人脸面部特征点检测

作     者：赵威驰 赵其杰 江俊晔 卢建霞 Zhao Weichi;Zhao Qijie;Jiang Junye;Lu Jianxia

作者机构：上海大学机电工程与自动化学院上海200444 上海市智能制造及机器人重点实验室上海200444 

基　　金：上海汽车工业科技发展基金(1735) 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2019年第39卷第11期

页      码：243-252页

摘      要：针对头部姿态变化较大、脸部遮挡等情况下,由面部特征类型多样和尺度不同造成的面部特征点检测准确度较低的问题,提出了一种面部分组特征线条化和点热图回归相结合的人脸特征点检测方法,并设计了两段式堆叠沙漏网络深度学习模型来实现图像特征分析与特征点定位。利用提出的方法开发了检测算法,并利用该领域几个典型的公共图像数据集,将所提方法与其他方法进行实验对比。结果表明,提出的方法可以适应姿态变化和脸部部分遮挡的应用,相比其他方法,具有检测误差较小、人脸面部特征点检测准确度较高的优势。

主 题 词：机器视觉 人脸特征点 堆叠沙漏网络 特征线条化 热图回归 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0702[理学-物理学类] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/AOS201939.1115003

馆 藏 号：203828704...