人脸特征点定位技术是什么意思?有什么应用?

2019 年 10 月 30 日

一个完整的人脸识别系统是由人脸检测、人脸配准以及人脸识别组成,通过人脸识别技术获取人脸凸显,在进行人脸检测时想要进一步了解人脸信息,那么就要进行人脸特征点定位。那么,人脸特征点定位技术是什么意思,有哪些应用?


人脸特征点定位技术是什么意思?有什么应用?


人脸特征点定位是一种利用计算机分析人脸图像,从而获得眼睛、鼻子、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等等一些重要的特征点位置的技术,是人脸检测过程中的一个重要环节。


人脸特征点定位的应用领域


人脸检测:人脸特征点的位置信息可以在人脸检测中定位人脸,验证人脸检测的结果以及精确表明人脸位置。


人脸识别:通过对人脸上关键点定位,然后进行识别,也就是人脸特征点的结果。


姿态估计和凝视方向分析:在头部姿态及定位提供的几何特征等是人脸识别的重要信息,在人脸识别过程中人脸对齐,这是通过人脸特征点定位人脸表情分析,通过对五官的相对位置及形状进行分析确定,而人脸特征定位是姿态估计和表情分析的前提。


疲劳度检测:人的疲劳度会体现在人脸上,比如说眨眼、打哈欠等,通过人脸特征点定位进行分人员疲劳度的检测分析。


人脸特征点定位方法


基于ASM的人脸特征点定位方法:ASM方法是基于统计学习模型的特征点提取的方法,通过选取一组训练样本,用一组特征点描述物体的形状,对这些样本的形状进行配准,再使用主成分的分析方法对配准后的形状向量进行统计建模,得到物体形状的统计学描述。可利用建立的形状模型在新的图像中搜索与模型相似的目标。


基于AAM的人脸特征点定位方法:AAM方法是对ASM方法在纹理信息上的扩充,结合统计形状和纹理建立外观模型用在特征点的定位。因为纹理特征维数较高,其搜索过程是一个高维的优化问题。可通过事先学习出纹理预测需要的线性模型,根据该模型调整参数,提高搜索效率。


人脸识别的人脸特征点定位技术是人脸识别研究领域中的一个关键问题,随着人工智能技术的发展,人脸特征点定位技术将应用在各个领域中。

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文章来源:畅视智能


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