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面向人臉特征點定位和姿態估計任務協同的DCNN方法
田卓; 佘青山; 甘海濤; 孟明 杭州電子科技大學智能控制與機器人研究所; 浙江杭州310018
關鍵詞：計量學 人臉識別 深度卷積神經網絡 人臉特征點 姿態估計
摘要：為了提高復雜背景下面部信息的識別性能,提出了一種面向人臉特征點定位和姿態估計任務協同的深度卷積神經網絡(DCNN)方法。首先從視頻圖像中檢測出人臉信息;其次設計一個深度卷積網絡模型,將人臉特征點定位和姿態估計兩個任務協同優化,同時回歸得到人臉特征點坐標和姿態角度值,然后融合生成相應的人機交互信息;最后采用公開數據集和實際場景數據進行測試,并與其他現有方法進行比對分析。實驗結果表明:該方法在人臉特征點定位和姿態估計上表現出較好的性能,在光照變化、表情變化、部分遮擋等復雜條件下人機交互應用也取得了良好的準確性和魯棒性,平均處理速度約16幀/s,具備一定的實用性。
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