一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡人臉朝向預判的人臉關鍵點檢測方法.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，近年來關于人臉的應用層出不窮，而人臉關鍵點檢測，往往是各種人臉應用的基礎，其重要性日益凸現(xiàn)。人臉關鍵點檢測（或者說人臉對齊）就是給定一張人臉，用某種方法預測出眼睛，鼻子，嘴巴等一些關鍵點的位置。在深度學習熱起來之前，比較好的方法都是基于回歸的方法（由若干個回歸器級聯(lián)而成的boosting算法），而這幾年在深度學習的飛速發(fā)展下，也有學者提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，取得了很好的效果。
　　本研究將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的基于回

2、歸的的算法結合在一起，提出了一個新的人臉關鍵點檢測算法，即首先用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對人臉朝向進行分類（分為朝左，朝右，和正面），然后不同的朝向各自訓練一個基于LBF特征的級聯(lián)回歸器，從而預測人臉關鍵點位置。此外，我們還進一步拓展與落實上述思路，提出了用標有68個關鍵點的數(shù)據(jù)集去預測5個關鍵點的做法，即利用更多的信息去獲得更好的預測結果。在多個數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行人臉朝向的分類能夠大幅提高人臉關鍵點位置檢測的正確率，提出