基于spinimage的人脸点云特征定位

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超全的最新的人脸识别特征点定位方法

超全的最新的人脸识别特征点定位方法人脸识别是近年来计算机视觉领域的一个重要研究方向，其中人脸特征点定位是其关键技术之一、早期的人脸特征点定位方法主要基于手工设计的特征和传统的机器学习算法，但这些方法在复杂场景下效果较差。

随着深度学习的兴起，越来越多的人脸特征点定位方法采用了基于深度神经网络的方法，取得了令人瞩目的成果。

下面将介绍一种具有较高准确率和鲁棒性的最新人脸特征点定位方法。

该方法主要分为两个阶段：人脸检测和人脸特征点定位。

在人脸检测阶段，首先利用深度神经网络模型，如MTCNN（多任务级联卷积神经网络）或RetinaFace，对输入图像进行人脸检测。

通过对检测结果进行阈值处理和非极大值抑制，筛选出较为准确的人脸候选框。

在人脸特征点定位阶段，利用深度神经网络模型进行人脸特征点的定位。

最常用的模型是HourGlass网络，它是一个具有层级结构的神经网络，能够有效处理不同尺度和不同角度下的人脸特征点定位任务。

HourGlass网络通过堆叠多个残差模块实现了对特征的多尺度和多次聚合。

此外，为了提高网络的鲁棒性，还可以引入注意力机制和多尺度信息融合。

具体而言，人脸特征点定位任务可以分为两个子任务：人脸区域回归和特征点定位。

在人脸区域回归子任务中，将输入图像通过HourGlass网络，输出人脸框的位置信息。

在特征点定位子任务中，将输入图像和人脸区域通过HourGlass网络，输出相应的特征点坐标。

为了提高网络的鲁棒性，可以引入一些技巧，如辅助损失函数、残差连接、批量归一化等。

除了HourGlass网络，还有其他一些深度神经网络模型也被广泛应用于人脸特征点定位任务，如ResNet、VGGNet等。

这些模型通过堆叠多个卷积和池化层，实现对图像特征的抽取和学习。

同时，为了进一步提高准确率，可以采用数据增强技术，如随机旋转、缩放和平移等。

综上所述，最新的人脸特征点定位方法主要利用深度神经网络模型进行人脸检测和特征点定位。

面部特征点定位是指在输入人脸图像上自动检测面部关键特征

摘要面部特征点定位是指在输入人脸图像上自动检测面部关键特征（如眼睛中心点，眼角点，嘴角点等）的技术，可以用于对齐待匹配的人脸图像，因而是全自动人脸识别中的关键步骤之一。

此外，精确的面部特征点定位也是实现人脸合成、人脸驱动卡通、人脸跟踪、人脸姿态分析以及人脸表情分析等众多视觉任务的重要步骤。

本文调研面部特征点定位的国内外的研究现状，尤其详细介绍了基于点分布模型（PDM）的主动形状模型（ASM）方法，并对ASM的模型建立以及迭代搜索调整进行了深入的分析和讨论。

发现面部特征点定位的难点主要在于人脸变化的多样性以及图像采集环境的复杂性。

具体在ASM中，前者主要表现为主成分分析（PCA）模型不足以描述姿态、表情导致的面部形状显著变化，而后者则主要表现为光照、噪声和部分遮挡等导致的低层图像信息的不确定性问题。

针对前者，本文分别首先采用了混合概率主成分分析（MPPCA）方法替换传统PCA模型的方法，并进一步提出了基于约束回归的方法。

针对后者，本文采用了前端搜索时生成多候选点的方法。

另外，为了尽量避免ASM 迭代优化调整陷入局部极小，我们采用了更加精确的形状初始化方法和预先进行眼嘴状态估计的方案。

具体的，本文的主要研究成果如下：（1）针对ASM定位结果严重依赖初始形状的问题，提出了利用少量关键点（如眼睛中心、鼻尖、嘴角等）设置更精确初始形状的方法。

本文介绍了利用少数关键点和主成分分析（PCA）模型计算相似变换系数以及PCA投影参数的方法，并以此设置初始形状，实验证明了该方法的有效性。

同时，针对表情变化问题，本文设计了一种利用眼嘴状态估计增强ASM的方法。

该方法通过支持向量分类法（SVC）预测眼睛状态；而通过支持向量回归（SVR）来估计嘴巴的张开程度。

由此得到的眼睛和嘴巴的状态，不仅可用于更优的初始形状设置，还可以用于指导、修正前端的局部纹理搜索，以提升定位效果。

（2）研究并实现了基于混合概率主成分分析（MPPCA）改进ASM的面部特征点定位方法，以更好地处理表情、遮挡以及复杂背景变化。

人脸关键点检测经典算法

人脸关键点检测经典算法人脸关键点检测经典算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位人脸图像中的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。

本文将介绍人脸关键点检测的基本原理以及三种经典算法：传统机器学习方法、深度学习方法和级联回归方法。

通过分析比较这些算法的优劣势，我们能够更好地理解人脸关键点检测技术的发展和应用。

一、人脸关键点检测基本原理人脸关键点检测的基本原理是将人脸图像中的关键点位置信息映射到特定的坐标系中。

这样一来，我们就可以通过机器学习或深度学习算法来训练模型，使其能够自动识别和定位这些关键点。

具体来说，人脸关键点检测的基本步骤包括以下几个方面：1. 数据准备：从人脸图像或视频中收集一系列标注好的训练样本，其中包含了关键点的位置信息。

2. 特征提取：将人脸图像转换成计算机可以理解的特征向量。

常用的特征包括灰度直方图、梯度直方图和局部二值模式等。

3. 模型训练：使用机器学习或深度学习算法对提取的特征进行训练，以建立关键点检测模型。

4. 模型测试和优化：使用测试集评估模型的性能，并根据需要对模型进行调整和优化。

二、传统机器学习方法传统机器学习方法在人脸关键点检测中有着较长的历史。

常用的传统机器学习方法包括支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)和神经网络等。

在传统机器学习方法中，特征提取是一个关键问题。

基于传统机器学习方法的人脸关键点检测通常使用手工设计的特征表示，如HOG(Histogram of Oriented Gradients)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和SURF(Speeded Up Robust Features)等。

其中，HOG是一种常用的特征表示方法，它通过计算图像中不同方向上梯度的直方图来描述图像的纹理和边缘信息。

SIFT和SURF 则是基于图像局部特征的表示方法，它们可以在尺度、旋转和光照变化下保持特征的稳定性。

基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术研究

基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术研究人脸关键点定位与跟踪技术在计算机视觉领域具有极其重要的应用价值。

随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术成为了当前研究的热点。

本文将介绍基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术的研究进展以及相关的方法和应用。

人脸关键点定位是指通过计算机视觉算法，在人脸图像中准确地定位到人脸的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置。

人脸关键点定位可以应用于人脸识别、表情识别、人脸检测等多个领域。

传统的人脸关键点定位方法通常依赖于手工设计的特征以及机器学习算法，但这种方法的鲁棒性和准确性有限。

基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术通过利用深度神经网络自动学习特征，并设计合适的网络结构来实现人脸关键点的定位与跟踪。

具体而言，该技术首先使用卷积神经网络（CNN）对输入的人脸图像进行特征提取，然后通过回归模型或分类模型来预测关键点的位置或类别。

基于深度学习的方法不仅可以提高人脸关键点定位的准确性，还能够在复杂的环境下具有较好的鲁棒性。

大的进展。

许多研究工作提出了各种各样的深度学习模型和算法来解决这个问题。

其中最著名的模型是人脸关键点定位网络（Face Alignment Network，FAN）。

FAN是一种端到端的深度学习模型，通过多阶段的回归网络来实现人脸关键点的定位。

该模型利用了金字塔网络架构和特征融合的方法，可以在不同尺度和分辨率的图像上进行准确的关键点定位。

此外，基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术还涉及到一些辅助技术的研究。

例如，人脸关键点的数据增强方法可以通过旋转、缩放和平移等操作来增加训练数据的多样性，从而提高定位模型的泛化能力。

同时，一些研究还引入了姿态估计和形状约束等技术来改善人脸关键点的定位效果。

基于深度学习的人脸关键点定位与跟踪技术在多个领域具有广泛的应用。

首先，人脸关键点定位可以应用于人脸识别技术中，通过准确地定位眼睛、鼻子和嘴巴等关键点，可以提取更准确的特征来辅助人脸识别。

基于特征提取的人脸检测与定位技术

摘要人脸检测是指在图像或视频中判断人脸是否存在，若存在，确定人脸的大小、位置。

人脸检测是实时人脸识别和表情识别的基础，只有将人脸检测准确，人脸识别和表情识别才得以实现。

人脸检测还在视频监控、数字视频处理和基于内容的人脸检索中有着重要和广泛的应用。

计算机人脸识别技术也就是利用计算机提取人脸的特征来分析人脸图像，进而从中提取出有效识别信息，并根据这些特点进行人脸身份验证的技术。

人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它们所具有的不易被复制和唯一性的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。

然而人脸作为人类自身在熟悉不过的一个组成部分，其检测问题却是一个极赋挑战性的课题。

首先人脸是一个包含五官、毛发等的极不规则的复杂待测目标，不同的人脸在形状、大小、颜色、质地等方面都有很大的变化性；其次为了实现检测方法的鲁棒性，我们要考虑人脸在各种复杂的背景中，不同的方向、角度、尺度等情况下所展现出来的不同表象。

可见人脸检测有一定的难度和复杂性，但对这一问题的深入研究必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发展。

本文介绍了一种基于特征提取技术的人脸检测与定位系统，可分为人脸检测与定位两个模块。

主要实现人脸的定位，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴特征点的定位。

运用了基于肤色的人脸检测算法，人脸区域分割算法，特征点的轮廓提取。

关键词：图像处理、人脸识别、特征提取、阈值分割AbstractFace detection is an image or video face in judging whether there, if it exists, determine the face size, position. Face detection is the basis of real-time face recognition and expression recognition, only to face detection, face recognition and expression recognition was achieved. Face detection in video surveillance, digital video processing and content-based face retrieval has an important and wide application.Computer face recognition technology is the use of the characteristics of computer extracting face to face image analysis, and then extract the effective recognition information from, and for face authentication according to the characteristics of technology. Other biological features of face and body (fingerprint, iris etc.) as innate, they are not easy to be copied and uniqueness of good characteristics for authentication provides the necessary prerequisite.However the face as human beings in the familiar one component, the detection problem is a very challenging task. The first face is a facial features, hair and other irregular and complicated target, different face has changed greatly in shape, size, color, texture and so on; secondly, in order to achieve robustness detection method, we should consider the face in complex background, different representation in different direction, angle, scale and other circumstances revealed.Visible face detection has a certain degree of difficulty and complexity, but will be in-depth study on this issue to promote the development of pattern recognition, computer vision, artificial intelligence, computer science division. This paper introduces a kind of face detection and location system based on feature extraction technology, can be divided into two modules: face detection and orientation. Location of the realization of face, eyes, nose, face location for the mouth feature points. Using the face detection algorithm based on skin color, facial region segmentation, feature points on the contour extraction.Keywords: image processing, face recognition, feature extraction, threshold segmentation1.绪论1.1人脸检测研究的目的及意义随着社会的发展以及技术的进步，尤其是近十年内计算机技术的飞速发展，社会生活中很多方面都需要运用到身份验证，其中运用人脸图像进行身份识别的鉴别和确认，具有被动识别、易于为用户接受、友好方便的特点，因此也成为国内外各高校研究的热点之一。

一种基于局部信息的脸部特征定位方法.

一种基于局部信息的脸部特征定位方法脸部特征定位，即在图像或图像序列的给定区域内搜索部分或所有人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置、关键点或轮廓线。

其中包括眼睛、鼻子、嘴巴、下颌、耳朵以及人脸外轮廓等所有需要提取特征点的位置。

脸部特征定位可以为人脸识别、姿态表情分析、人脸跟踪等研究工作提供重要的几何信息，特征定位的准确与否直接关系到后续应用的可靠性因而具有举足轻重的地位。

ASM(Active Shape Models)是基于几何形状信息的方法之一，由脸部特征定位，即在图像或图像序列的给定区域内搜索部分或所有人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置、关键点或轮廓线。

其中包括眼睛、鼻子、嘴巴、下颌、耳朵以及人脸外轮廓等所有需要提取特征点的位置。

ASM(Active Shape Models)是基于几何形状信息的方法之一，由Cootes等于1992年提出。

它采用点分布模型(Point Distribution Model，PDM)描述形状变化，另一方面计算各特征点法线方向上灰度值的一阶偏导，并建立局部纹理模型。

在搜索时通过纹理模型得到当前点的最佳匹配位置，然后调节形状模型，最终达到对特征的精确定位。

由于匹配准则的问题ASM容易陷入局部极小点，对于初始位置要求比较高。

Wiskott等将Gabor小波用于人脸识别领域，提出了弹性图的概念并用于脸部特征的定位。

该方法可以适用于一定程度的姿态及表情变化，实践证明是有效的。

由于该方法在搜索时需要在整幅图上寻找特征点的最佳匹配位置，这一过程十分费时，计算量也很大。

Jiao等使用Gabor小波提取局部纹理特征，Gabor特征的幅值与相位包含了丰富的人脸局部纹理信息，在搜索时可以提供指导。

由进一步的研究分析可知，不仅特征点的Gabor系数特征包含局部纹理的有用信息，特征点周围邻域中各点的Gabor系数特征也是很有用的。

基于深度自编码器网络的人脸特征点定位方法

基于深度自编码器网络的人脸特征点定位方法梁洋洋;陈宇;杨健【摘要】Facial landmarks localisation methods using deep learning network technology have achieved prominent effect.However,the localisation of larger number of facial landmarks (more than 50 points)still have lots of challenges due to the complex diversities in face images caused by pose,expression,illumination and occlusion,etc.This paper designs a three-level cascaded autoencoder network,which are employed to locate a large number of facial landmarks in a coarse-to-fine manner.The first level of the network estimates facial contour and component positions directly by tacking the whole face image asinput,which divides landmarks into three parts (eyes and nose,mouth, and facial contour)for the next localisation steps;the following two level of the network estimate and refine the landmarks of each partrespectively.Experiments conducted on LFPW,HELEN databases show that the approach can improve the accuracy and robustness of facial landmark localisation.%使用深度学习网络技术的人脸特征点定位方法已经取得了比较突出的效果。

一种快速人脸定位算法

一种快速人脸定位算法人脸定位是计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于人脸识别、人脸表情分析、人脸检测等多个领域。

快速人脸定位算法就是指在保证准确率的前提下，能够在短时间内对图像中的人脸进行定位的算法。

目前，快速人脸定位算法主要有以下几种：1. Haar特征及级联检测器Haar特征是一种基于图像亮度差异的特征，通过计算图像中各个区域的亮度和，可以快速判断是否存在人脸。

级联检测器是一种级联的分类器，可以快速过滤掉图像中明显不是人脸的区域，从而提高定位速度。

这种方法的优势在于速度快，但对于光照变化、旋转、遮挡等情况的适应性相对较差。

2.基于特征点的人脸定位这种方法首先在训练集中标注人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，然后通过计算待定位图像中的特征点位置来进行人脸定位。

这种方法的优势在于能够对光照变化、旋转等情况具有较好的适应性，但相对于Haar特征方法来说速度会稍慢一些。

3.深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸定位领域取得了巨大的突破。

通过使用卷积神经网络等深度学习结构，可以直接从图像中学习到人脸的特征表示，从而实现准确率和速度的双重提升。

深度学习方法的优势在于可以自动学习特征，适应性较好，但需要较大的训练集和计算资源。

以上是一些常见的快速人脸定位算法，不同算法在准确率和速度上有所权衡。

根据具体应用场景的需求，可以选择合适的算法。

此外，人脸定位算法的性能还受到图像质量、人脸姿态、光照条件、遮挡等因素的影响，需要综合考虑各种因素来选择最合适的算法。

在实际应用中，也可以采用多种算法进行融合，以进一步提高人脸定位的准确率和速度。

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法最高获得了９５．３７的识别率，对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性。
关键词：点云；Ｈ（平均曲率）；Ｋ（高斯曲率）；特征点；旋转图像中图法分类号：ＴＰ３９１文献标识号：Ａ文章编号：１０００ — ７０２４（２０１７）０８ — ２２０９ — ０４
ｄｏｉ：１０．１６２０８／ｊ．ｉｓｓｎｌ０００ — ７０２４．２０１７．０８．０４０
Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｆｆａｃｉａｌｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｂａｓｅｄｏｎｓｐｉｎｉｍａｇｅ
朱思豪，张灵，罗源，陈云华（广东工业大学计算机学院，广东广州５１０００６）
摘要：展示一个三维人脸点云特征点定位方法。通过ＨＫ（平均曲率和高斯曲率）这一曲面形状描述方法，划分人脸特
ＺＨＵＳｉ — ｈａｏ，ＺＨＡＮＧＬｉｎｇ，ＬＵＯＹｕａｎ，ＣＨＥＮＹｕｎ－ｈｕａ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｍｅｔｈｏｄｔＯｌｏｃａｔｅ３Ｄｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｏｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｗａｓｏｕｔｌｉｎｅｄｕｓｉｎｇｓｐｉｎｉｍａｇｅｓ．ＴｈｅｃａｎｄｉｄａｔｅｒｅｇｉｏｎｓｏｆｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｄｉｖｉｄｅｄｕｓｉｎｇＨＫ（ｍｅａｎｃｕｒｖａｔｕｒｅａｎｄＧａｕｓｓｉａｎｃｕｒｖａｔｕｒｅ），ｗｈｉｃｈｗａｓａｓｕｒｆａｃｅｓｈａｐｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｓｐｉｎｉｍａｇｅｆｏｒｍｅｄｂｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐｏｉｎｔｓｗａｓｃｏｍｐａｒｅｄｔＯｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｂｏｔｈｉｎｎｅｒｃｏｒｎｅｒｏｆｅｙｅｐｏｉｎｔａｎｄｔｈｅｔｉｐｏｆｎｏｓｅｉｎａｎｙａｔｔｉｔｕｄｅ．ＴｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｐｉｎｉｍａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｈａｒｄｔＯｂｅｕｓｅｄｉｎｒｅａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｎｄｌｏｎｇｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｔｉｍｅ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｐｉｎｉｍａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｏｎｌｙａｓｍａｌｌｎｕｍｂｅｒｏｆｓｅｌｅｃｔｅｄｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｃｕｒｖｅｄｓｕｒｆａｃｅ，ｔｈｕｓａ
２０１７年８月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ａｕｇ．２０１７
第３８卷第８期
Ｖｏｌ＿３８Ｎｏ．８
基于ｓｐｉｎｉｍａｇｅ的人脸点云特征定位
征点候选区域，对特征点形成的旋转图像（ｓｐｉｎｉｍａｇｅ）进行比较，实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位。原始
的旋转图像算法计算量太大，运算时间过长，无法获得实际应用，在原算法的基础上，只对筛选出来的少量重要特征点进
行区域曲面重构，避免大量无意义的点运算提高旋转图像算法的实时性能。在ＧａｖａｂＤＢ数据库上的实验结果表明，该方