文献类型：会议论文

中文题名：基于级联卷积神经网络的人脸关键点检测算法

作者：郑伟成[1];李学伟[1];刘宏哲[1];代松银[1];

第一作者：郑伟成

机构：[1]北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;

第一机构：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

会议论文集：中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十三届网络新技术与应用年会论文集

会议日期：20191107

会议地点：中国安徽合肥

语种：中文

中文关键词：人脸关键点检测;卷积神经网络;级联回归;数据增强

摘要：基于卷积神经网络及级联回归思想,文中提出了一种优化的两个阶段的人脸关键点检测算法。1)使用浅层卷积网络将整个人脸图像作为输入,初始预测出较高精度的关键点位置;2)级联的更加浅层的卷积网络分别对初始预测的关键点位置进行精确,其输入为以初始预测关键点为中心的较小的矩形区域。使用公共数据集LFPW来训练模型,检测人脸的左右眼、鼻部及左右嘴角5个关键点,并对比不同级联结构对检测结果的影响。通过数据增强相关技术来增加数据以提高模型的泛化性能。