【摘 要】
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基于深度学习的人脸特征点检测会因环境明亮程度、人体姿态、人脸表情等因素影响检测结果的鲁棒性。采用基于优化的并行卷积神经网络模型,将人脸图像切分为3个互有重叠且各带
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2016YFB0401503);广东省科技重大专项(2016B090906001)
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基于深度学习的人脸特征点检测会因环境明亮程度、人体姿态、人脸表情等因素影响检测结果的鲁棒性。采用基于优化的并行卷积神经网络模型,将人脸图像切分为3个互有重叠且各带一个颜色通道的子图像,对应3个不同的模型,将模型结果加权平均,得到人脸特征点坐标。其中模型均采用Alex Net模型,针对子图像尺寸特征修改卷积核尺寸以及输出特征图数量,并引入批归一化层,归一化隐藏层中激活函数的输出值,降低误差的同时减少迭代次数。最后在LFW人脸数据集上进行验证,结果表明,优化的算法准确率达到99%以上,迭代次数减少约4 000次,误差降低了44.57%。
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