论文研究利用形状估计的人脸特征点定位算法.pdf

针对鲁棒级联姿势回归算法（robustcascadedposeregression，RCPR）缺乏形状约束，对复杂人脸图像的定位精度差、成功率低的问题，提出一种利用形状估计的分块特征点定位算法。为提高定位成功率和准确度，对人脸特征点进行分块，对每一块进行形状估计作为约束；为保证形状估计的精度和连续性，在传统核回归的基础上，学习得到图像特征与目标形状间的联合概率分布函数，称做匹配函数，并求取最大值作为形状估计；为提高算法性能，只需对部分点的位置进行回归，减少了回归器的数量，并引入了形状索引特征的采样先验。实验表明，算法对复杂人脸图像具有更高的定位准确度和鲁棒性，定位成功率可达86％，同时计算速度可以实现实时处理。