基于GBDT和HOG特征的人脸关键点定位

• 作者: 于珂珂 张重生 彭国雯
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸关键点检测 人脸特征 GBDT HOG
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化基础理论与信息技术
• 页码范围: 214-222
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5934字
• 语种: 中文

摘要

人脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要分支,其检测精度将在很大程度上影响人脸识别和表情分析的结果.提出一种新的解决人脸关键点检测问题的方法,即H-GBDT.H-GBDT是一种基于GBDT决策树和HOG特征的人脸关键点检测算法,该算法是将人脸图像的HOG特征作为GBDT的输入,关键点的真实坐标作为GBDT的输出来训练预测模型,在该过程中每个关键点将分纵坐标和横坐标两次在GBDT中做回归运算,并经过不断的调整GBDT和HOG特征的参数来训练出最佳预测模型.在BioID、LFW、LFPW三种数据集上验证H-GB-DT算法的性能.BioID是正脸数据集,实验结果表明H-GDBT在该数据集上的检测效果最佳,其检测误差基本上可控制在2％以内;而LFW和LFPW是自然场景下的数据集,H-GBDT在这两种数据集上的检测误差一般在2％～4％之间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张重生	河南大学计算机与信息工程学院	4	13	2.0	3.0
2	彭国雯	河南大学计算机与信息工程学院	1	4	1.0	1.0
3	于珂珂	河南大学计算机与信息工程学院	1	4	1.0	1.0