基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位 - 四川理工学院学报.PDFVIP

第 卷第 期 四川理工学院学报 自然科学版 年 月 文章编号 基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位 陈 锐 林 达 四川理工学院自动化与信息工程学院 四川 自贡 人工智能四川省重点实验室 四川 自贡 摘 要 由于人脸姿态 表情 遮挡物 光照问题的影响 人脸关键点检测时通常会出现较大的误差 为了准确且可靠地检测关键点 提出了一种基于级联卷积神经网络的方法 利用人脸检测器检测到的 人脸图像作为输入 第一层卷积神经网络直接检测所有的 个人脸关键点 随后根据这些检测到的点 裁剪出 个人脸局部图像 级联的第二层网络使用 个不同的卷积神经网络单独地定位每个点 在实验 测试环节 级联卷积神经网络方法的使用将人脸关键点的平均定位误差降低到了 像素 在 人脸数据库上的实验结果表明 该算法在定位准确性和可靠性上要优于单个 的方法以及其他方法 该算法在 图形处理器 模式下处理一个人脸图像仅需 毫秒 关键词 人脸关键点 卷积神经网络 深度学习 中图分类号 文献标志码 标的训练样本中学习到模型 利用学习到的模型直接对 引 言 人脸图像的关键点坐标进行估计 这种方法明显要优于 人脸关键点定位是人脸识别等应用中必不可少的 其他的大部分方法 尤其在运行效率上要远高于分类 一个预处理环节 即使是简单地根据检测到的双眼坐标