面向人臉特征點(diǎn)定位和姿態(tài)估計(jì)任務(wù)協(xié)同的DCNN方法
關(guān)鍵詞：計(jì)量學(xué) 人臉識(shí)別 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉特征點(diǎn) 姿態(tài)估計(jì)
摘要：為了提高復(fù)雜背景下面部信息的識(shí)別性能,提出了一種面向人臉特征點(diǎn)定位和姿態(tài)估計(jì)任務(wù)協(xié)同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)方法。首先從視頻圖像中檢測(cè)出人臉信息;其次設(shè)計(jì)一個(gè)深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型,將人臉特征點(diǎn)定位和姿態(tài)估計(jì)兩個(gè)任務(wù)協(xié)同優(yōu)化,同時(shí)回歸得到人臉特征點(diǎn)坐標(biāo)和姿態(tài)角度值,然后融合生成相應(yīng)的人機(jī)交互信息;最后采用公開數(shù)據(jù)集和實(shí)際場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,并與其他現(xiàn)有方法進(jìn)行比對(duì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法在人臉特征點(diǎn)定位和姿態(tài)估計(jì)上表現(xiàn)出較好的性能,在光照變化、表情變化、部分遮擋等復(fù)雜條件下人機(jī)交互應(yīng)用也取得了良好的準(zhǔn)確性和魯棒性,平均處理速度約16幀/s,具備一定的實(shí)用性。
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