基于DenseNet的人脸脸型分类研究

• 作者: 武豪放 王世洋 陈旺
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸脸型分类 傅里叶描述符 三角形半径描述符 DenseNet
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 210-214
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201044

摘要

脸型在三维人脸重建、人脸识别与检索等领域有着重要应用.针对脸型分类问题提出一种基于傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符的DenseNet网络脸型分类方法.通过主动形状模型方法定位得到人脸边缘轮廓点,分别使用傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符将轮廓点数值化为一维向量,并将其输入DenseNet网络进行训练,实现脸型分类.通过实验对比分析,该方法能够充分挖掘人脸形状信息,有效提高脸型分类准确率,同时避免旋转、尺度等影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王世洋		1	0	0.0	0.0
2	陈旺		1	0	0.0	0.0
3	武豪放		1	0	0.0	0.0