显性形状回归的人脸对齐方法实验研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-11页 |
| 1 人脸特征点提取综述 | 第11-16页 |
| 1.1 人脸特征点提取的背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 人脸特征点提取的重要性 | 第11-12页 |
| 1.1.2 人脸特征点提取的应用 | 第12-14页 |
| 1.2 人脸特征点提取的发展概述 | 第14-16页 |
| 2 相关理论及对比算法 | 第16-21页 |
| 2.1 基于回归的人脸特征点提取 | 第16-17页 |
| 2.2 对比算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 利用Gabor特征自动检测人脸特征点 | 第17页 |
| 2.2.2 延伸的主动形状模型定位特征点 | 第17-19页 |
| 2.2.3 利用回归和图模型检测脸部特征点 | 第19页 |
| 2.2.4 基于不变量约束提取人脸特征点 | 第19-21页 |
| 3 显性形状回归的人脸对齐方法 | 第21-28页 |
| 3.1 算法思想 | 第21-24页 |
| 3.2 形状回归的人脸对齐 | 第24-28页 |
| 3.2.1 两层提高的回归 | 第24页 |
| 3.2.2 原始回归器 | 第24-25页 |
| 3.2.3 形状索引的特征 | 第25-26页 |
| 3.2.4 基于相关的特征选择 | 第26-28页 |
| 4 SSDUT人脸数据库 | 第28-34页 |
| 4.1 数据库采集实验室简介 | 第28-29页 |
| 4.2 人脸图像采集 | 第29-31页 |
| 4.3 人脸特征点标记 | 第31-34页 |
| 5 实验配置与结果 | 第34-54页 |
| 5.1 实验配置 | 第34页 |
| 5.2 实验数据库简介 | 第34-35页 |
| 5.3 LFW数据库下算法性能对比 | 第35-38页 |
| 5.4 SSDUT数据库下算法性能对比 | 第38-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录A 人脸图像数据使用许可协议 | 第60-61页 |
| 附录B 算法核心代码 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
