基于模糊聚类回归的人脸特征点定位研究

传统基于回归的人脸特征点定位算法存在忽略人脸局部结构信息、姿态偏转较大时定位精度差等问题。为此,提出一种基于模糊聚类回归的定位算法。利用人脸特征点之间的局部结构信息对人脸训练集进行聚类,并根据阈值判决结果适度扩充训练样本。分别训练所有子训练集的回归结构,在测试过程中加入多次形状约束以自动调整每次聚类的结果和回归结构的选择,由此提高人脸特征点定位的精度。在300-W数据库上的实验结果表明,与形状回归算法和鲁棒姿势回归算法相比,该算法明显提高了姿态偏转较大情况下的定位精度。