期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于卷积神经网络的大姿态人脸对齐方法
被引量:
2
1
作者
蓝敏
《太赫兹科学与电子信息学报》
2021年第2期295-302,共8页
大姿态人脸对齐是人脸识别和三维人脸重构等很多重要视觉任务的先决条件。现有的对齐方法大多使用二维界标位置来进行对齐,且使用的界标数量有限,影响大姿态人脸对齐的准确性。提出一种采用三维形变模型(3DMM)来表示二维人脸图像,将具...
大姿态人脸对齐是人脸识别和三维人脸重构等很多重要视觉任务的先决条件。现有的对齐方法大多使用二维界标位置来进行对齐,且使用的界标数量有限,影响大姿态人脸对齐的准确性。提出一种采用三维形变模型(3DMM)来表示二维人脸图像,将具有任意姿态的人脸对齐问题建模为基于3DMM的拟合问题。采用基于卷积神经网络(CNN)的级联回归方法学习二维人脸图像及其表示之间的映射关系。提出2种新的姿态不变局部特征作为卷积神经网络学习的输入层,通过训练得到CNN用于大姿态人脸对齐。在2个经典的人脸图像数据集上的仿真实验结果表明,与目前最新的人脸对齐方法相比,该方法的效果较优。
展开更多
关键词
人脸对齐
界标
三维形
变
模型
卷积神经网络
姿态不变局部特征
下载PDF
职称材料
题名
基于卷积神经网络的大姿态人脸对齐方法
被引量:
2
1
作者
蓝敏
机构
长沙职业技术学院经济贸易与信息技术学院
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2021年第2期295-302,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61402410/F020501)
湖南省教育厅科学研究资助项目(17C0195)。
文摘
大姿态人脸对齐是人脸识别和三维人脸重构等很多重要视觉任务的先决条件。现有的对齐方法大多使用二维界标位置来进行对齐,且使用的界标数量有限,影响大姿态人脸对齐的准确性。提出一种采用三维形变模型(3DMM)来表示二维人脸图像,将具有任意姿态的人脸对齐问题建模为基于3DMM的拟合问题。采用基于卷积神经网络(CNN)的级联回归方法学习二维人脸图像及其表示之间的映射关系。提出2种新的姿态不变局部特征作为卷积神经网络学习的输入层,通过训练得到CNN用于大姿态人脸对齐。在2个经典的人脸图像数据集上的仿真实验结果表明,与目前最新的人脸对齐方法相比,该方法的效果较优。
关键词
人脸对齐
界标
三维形
变
模型
卷积神经网络
姿态不变局部特征
Keywords
face alignment
boundary markers
3D Deformable Model
Convolutional Neural Network
pose invariant local features
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的大姿态人脸对齐方法
蓝敏
《太赫兹科学与电子信息学报》
2021
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部