【摘 要】
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针对传统人脸对齐算法效率较低的问题,提出一种基于形状索引的高斯差分(DoG)特征与高斯过程回归树(GPRT)的人脸关键点检测算法;首先,由高斯过程回归树的内核测量两个输入之间
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(15A520118);河南省科技厅软科学研究计划项目(142400411213)
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针对传统人脸对齐算法效率较低的问题,提出一种基于形状索引的高斯差分(DoG)特征与高斯过程回归树(GPRT)的人脸关键点检测算法;首先,由高斯过程回归树的内核测量两个输入之间的相似性,并表示为两个输入进入相同叶子的树木数;然后基于高斯过程回归树模型提取形状索引DoG特征,并进一步完成GPRT的特征设计;最后从局部视网膜模式中采集滤波回应来增加稳定性,实现对抗几何差异的鲁棒性;在LFPW人脸数据库上验证结果表明该方法能够取得良好的性能表现,证明了基于形状索引的DoG特征与GPRT的人脸关键点检测算法的有效性
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