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文檔簡介
1、面部特征點檢測技術(shù),就是在人臉圖像中檢測出預(yù)先定義的某些點的位置,主要是指面部五官特征的位置。由于面部特征點檢測可以為人臉分析問題提供一些重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),因此成為人臉分析領(lǐng)域中一個熱門的研究方向。目前,國內(nèi)外學(xué)者在面部特征點檢測方面已經(jīng)提出了大量的方法,其中對于約束條件下的人臉圖像的特征點檢測精度已經(jīng)超過人工標(biāo)注的精度。但是,對于非約束條件下的面部特征點檢測仍然存在著巨大的困難,其主要原因在于一些影響人臉圖像的變化因素使得面部特征點檢測
2、的精度下降很多。這些變化因素包括復(fù)雜的背景、人臉朝向的變化、面部表情的變化、人臉被局部遮擋以及光照條件的變化等。針對非約束條件下,人臉朝向變化以及人臉被局部遮擋對面部特征點檢測的影響,本文在經(jīng)典的隨機森林算法上進行改進,提出建立分層的隨機森林模型進行面部特征點檢測。
分層的隨機森林模型分為兩層:第一層是用于估計人臉朝向的隨機森林,第二層是用于檢測面部特征點的條件回歸森林。在訓(xùn)練過程中,首先,在完整的訓(xùn)練集上通過學(xué)習(xí)每個圖像塊的
3、紋理特征和人臉朝向之間的關(guān)系,生成第一層隨機森林。然后,在依據(jù)人臉朝向分類的訓(xùn)練子集上,通過學(xué)習(xí)每個圖像塊和面部特征點之間的空間關(guān)系,生成條件回歸森林。由于是在有條件的訓(xùn)練子集上生成回歸森林,因此決策樹在生長時不需要處理表現(xiàn)在外觀和形狀方面的所有面部變化。在測試過程中,應(yīng)用第一層的隨機森林估計測試圖像的人臉朝向。依據(jù)計算得到的人臉朝向類的概率分布建立第二層的條件回歸森林。統(tǒng)計測試圖像在第二層條件回歸森林中到達(dá)的所有葉子節(jié)點,組成一個投票
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