基于类Haar特征的基准面部特征点鲁棒实时提取
计算机视觉与模式识别
2015-05-19 v1
摘要
本文中，我们探索鲁棒提取基准面部特征点的方法——这是众多面部图像处理任务中的重要过程。我们考虑各种方法首先检测人脸，然后面部特征，最后显著的面部特征点。分析了基于颜色的模型并总结了它们对于该任务总体上的不适用性。然后报告的主体致力于提出一种以Viola-Jones算法为中心的基于学习的方法。在此背景下列出了与特征点检测相关的具体困难和考虑，并建立了一种新方法来解决这些问题。在一系列清晰无遮挡的人脸图像上，我们提出的系统达到超过90%的平均检测率。然后，使用更多样化的样本数据集，我们确定了系统未来发展的可能方向。
引用
@article{arxiv.1505.04286,
title = {Robust Real-time Extraction of Fiducial Facial Feature Points using Haar-like Features},
author = {Harry Commin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.04286},
year = {2015}
}