基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐算法

• 作者: 刘广文 刘智 崔凯 才华
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: SURF特征 人脸对齐 自编码器网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 254-260
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20183303.0254

摘要

人脸对齐是人脸识别系统中的一个核心部分,定位的准确性和定位速度直接影响到人脸识别的效果.人脸图像存在不同姿态、不同表情、不同光照条件等因素的影响,真实场景下的人脸对齐成为一个难题.本文提出了一种基于SURF特征的栈式自编码网络人脸对齐方法,首先通过粗糙定位网络找到近似人脸特征点,并提取局部的SURF特征,输入到局部细化网络,通过级联结构,进一步精确化人脸特征点的具体位置.最后,在人脸数据集AFLW和 HELEN上与近几年的对齐方法进行对比实验,平均错误率8.80%,i5四核CPU,2.3 Hz主频硬件平台下计算时间7.6 ms.我们的人脸对齐方法在真实场景下(包括单人和多人)具有较好的鲁棒性,可以实现准确定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘广文	长春理工大学电子信息工程学院	41	174	8.0	11.0
2	刘智	长春理工大学电子信息工程学院	87	595	12.0	21.0
3	才华	长春理工大学电子信息工程学院	29	109	6.0	9.0
4	崔凯	长春理工大学电子信息工程学院	2	2	1.0	1.0