优化的BP网络在面部特征点的深度估计

• 作者: 东虎 宋乐 杜俏俏 谷林
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 深度估计 BP神经网络 L-M算法 三维人脸建模 面部特征点
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 551-555
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2017.04.018

摘要

针对在单张面部照片的三维人脸建模过程中因平面照片上各特征点的第三维度数据缺失导致的三维人脸失真的现象,利用BP神经网络预测人脸部各特征点的深度信息.将神经网络用作函数映射,网络的输入为人脸的平面特征点坐标,网络的输出则是特征点对应的深度信息.并采取5种不同优化函数辅助训练BP神经网络的各层权值,同时根据实验结果调整隐含层节点数和网络中各项参数,最终构建一个较为优化的BP神经网络用于特征点深度值的估计.结果表明,经Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化后的神经网络估计结果精确度较高,同时网络的稳定性较好.利用优化后的BP神经网络得到的特征点的深度信息可用于在三维人脸建模过程中特征点位置的确定上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋乐	西安工程大学计算机学院	11	17	3.0	4.0
2	谷林	西安工程大学计算机学院	23	156	8.0	11.0
3	东虎	西安工程大学电子信息学院	3	5	1.0	2.0
4	杜俏俏	西安工程大学计算机学院	5	16	3.0	4.0