多视角级联回归模型人脸特征点定位

来源：计算机工程与应用杂志2019年第10期北京时间：

作者：贾项南，于凤芹，陈 莹

单位：江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122

摘要：针对人脸姿态偏转较大导致人脸特征点定位精度低的问题，提出了多视角人脸特征点定位算法，采用随机森林局部学习与全局线性回归相结合的级联姿态回归（Cascaded Pose Regression，CPR）人脸特征点定位模型，在不同的人脸姿态视角下建立不同的模型，以多模型代替单一模型来提高人脸特征点定位的精度。首先采用CPR模型对不同视角下的人脸建立不同的模型；然后采用多视角生成模型（Multi-View Generative Model，MVGM）来评估输入人脸图片的姿态；最后根据评估的姿态选择相对应的模型，进而实现特征点的精确定位。仿真实验结果表明，相比于现有的几种人脸特征点定位算法，所提算法实现了更精确的定位效果。

关键词：人脸特征点定位,级联姿态回归,随机森林,全局线性回归,多视角生成模型