基于多状态分层模型的有表情人脸配准

• 作者: 王兴元 王秀坤 高宁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 反投影概率图 多状态部件模型 卷积神经网络 形状参数更新 分层人脸配准
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 40-47
• 页数: 8页
• 分类号: U283.4
• 字数: 10881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0216

摘要

将人脸表情变化范围离散化表示为多状态部件模型,以便描述人脸非线性变化.引入多方向局部梯度信息,建立反投影概率图来改善原始灰度图像的外观模式表达,基于级联的卷积神经网络实现渐进分层的人脸配准.根据整脸和不同区域的图像实现人脸形状初始化,并判断当前部件状态.根据正确状态的人脸模型回归人脸形状参数,完成最终的精细配准.与其他几种常用算法在数据库上进行了定量比较,结果表明该算法改善了表情变化剧烈时人脸配准的效果,在计算量相当的情况下,正确率和处理速度等方面都达到很好的性能,具有明显的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兴元	大连理工大学电子信息与电气工程学部	120	1088	18.0	26.0
3	王秀坤	大连理工大学电子信息与电气工程学部	124	1429	18.0	31.0
6	高宁	大连理工大学电子信息与电气工程学部	2	5	1.0	2.0