人脸特征点提取方法综述

• 作者: 李月龙 汪剑鸣 耿磊 肖志涛 靳彦
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸特征点 轮廓提取 轮廓模型 PDM 二维图像
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与计算机视觉
• 页码范围: 1356-1374
• 页数: 19页
• 分类号: TP391
• 字数: 22901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2016.01356

摘要

人脸轮廓的定位提取，是计算机视觉领域的新兴热点研究课题。该课题对于人脸识别、表情识别、目标跟踪等诸多相关课题的研究具有重要意义。特征点是目前人脸轮廓的最主要描述形式。近年来，伴随着受关注度的不断提升，针对人脸特征点定位技术的研究获得了长足的发展。文中对过去十年间该方向上出现的新方法和新技术进行了整体综述。具体包含以下内容：（1）介绍了人脸轮廓描述形式、所采用的图像特征、实验图像数据集等相关知识；（2）按照核心技术方法的区别，所有方法被进行具体细分并归类介绍；（3）统计汇总分析了各方法的实施细节，包括特征点数目、实验数据集、图像特征形式、方法相对实验精度等内容；（4）分析了近年来方法发展的趋势和共性特点；（5）对目前研究中亟待解决的挑战性问题进行了讨论。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪剑鸣	天津工业大学计算机科学与软件学院	49	296	10.0	15.0
2	肖志涛	天津工业大学电子与信息工程学院	82	633	13.0	21.0
3	耿磊	天津工业大学电子与信息工程学院	53	382	11.0	17.0
4	靳彦	天津工业大学计算机科学与软件学院	6	64	1.0	6.0