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摘要
大姿态人脸对齐是人脸识别和三维人脸重构等很多重要视觉任务的先决条件。现有的对齐方法大多使用二维界标位置来进行对齐,且使用的界标数量有限,影响大姿态人脸对齐的准确性。提出一种采用三维形变模型(3DMM)来表示二维人脸图像,将具有任意姿态的人脸对齐问题建模为基于3DMM的拟合问题。采用基于卷积神经网络(CNN)的级联回归方法学习二维人脸图像及其表示之间的映射关系。提出2种新的姿态不变局部特征作为卷积神经网络学习的输入层,通过训练得到CNN用于大姿态人脸对齐。在2个经典的人脸图像数据集上的仿真实验结果表明,与目前最新的人脸对齐方法相比,该方法的效果较优。
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