一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉朝向預(yù)判的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法.pdf

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

2、歸的的算法結(jié)合在一起，提出了一個(gè)新的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法，即首先用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人臉朝向進(jìn)行分類（分為朝左，朝右，和正面），然后不同的朝向各自訓(xùn)練一個(gè)基于LBF特征的級聯(lián)回歸器，從而預(yù)測人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置。此外，我們還進(jìn)一步拓展與落實(shí)上述思路，提出了用標(biāo)有68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)集去預(yù)測5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的做法，即利用更多的信息去獲得更好的預(yù)測結(jié)果。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉朝向的分類能夠大幅提高人臉關(guān)鍵點(diǎn)位置檢測的正確率，提出