基于多模板匹配的SDM人脸对齐算法及其应用

来源 :合肥工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fibiya
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人脸对齐指的是在一幅人脸图像上标出特征点准确位置的过程。通常来说,一套人脸对齐流程可大致分为两个步骤:人脸检测和特征点标定。人脸对齐可以给出特征点的准确位置,增加了特征提取的可靠性。人脸对齐是很多人脸相关任务的必要环节,一直是人脸信息处理领域的研究热点。诸如头部姿态估计、人脸识别、情感分析等工作都需要在人脸对齐工作的基础上进行。现实生活中,人脸对齐技术已广泛应用于公共安全,视频监控,智慧城市,电子支付等众多领域。人脸对齐技术近年来已取得飞速发展,但开发出一套高效且稳定的人脸对齐系统仍旧面临着很多困难。有些问题尤为突出,如人脸检测的稳定性与效率,对光照、遮挡等不利因素的抗干扰能力。Viola-Jones人脸检测算法是本文人脸对齐所采用的人脸检测方法,其主要包含以下几个重要的部分:1.利用Haar特征对人脸进行描述;2.利用基于积分图像快速获取几种不同的矩形特征;3.利用Adaboost算法训练分类器;4.将特征分组,建立层级分类器。监督下降法(SDM)是一种高效、准确的人脸特征点定位和人脸对齐方法。在训练阶段,学习一系列下降方向,最小化特征空间中估计形状和真实形状之间的差异。然后在测试阶段,利用这些下降方向迭代预测形状增量。然而,当人脸表情或方向变化过大时,初始形状和真实形状之间差异过大,会导致传统的SDM并不能取得很好的效果。在本文中,我们提出了一个多模板SDM(MtSDM)能在训练集上保持高精度的同时,提高测试集的精度。在训练阶段与传统的SDM只建立一个初始形状和模型不同,MtSDM有针对性的建立不同的初始形状和模型。在测试阶段,计算特定特征点的距离,选择一个合适的模型来更新特征点的位置。实验结果表明,我们提出的方法一定程度上改善了传统SDM的性能并且优于现有的几种优秀算法。我们将MtSDM成功应用于疲劳驾驶检测并取得了不错的成果。
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