dlib库实现人脸68个特征点的定标操作的原理有哪些?
集成回归树算法训练模型,首先在训练集中对人脸图像特征点进行标注。然后利用回归树模型进行训练。首先需要计算的是平均脸,作为模型在测试时初始化的形状,认为是shape。训练时,将像素点强度作为特征,已标定的训练集附近的像素点和点对之间的距离作为特征池,将距离除以两眼之间的距离以进行归一化,这里引入指数距离先验,套用集成回归树模型,模型为级联的10个回归树,每个回归树中有500个弱回归器,每个树的深度为5,使用梯度提升算法(集成)使用残差不断回归,拟合误差,得到最终的回归树模型。
在测试时,将人脸检测结果输入模型,先使用平均脸贴在一个新的测试脸中,得到初始shape,用脸部形状来预测特征点,同时反过来也用特征点预测脸部的形状,并利用与训练时同样的误差函数去回归,不断回归并减小与groundtruth的误差,通过10次级联回归树,得到最终的人脸特征点定位结果。
在测试时,将人脸检测结果输入模型,先使用平均脸贴在一个新的测试脸中,得到初始shape,用脸部形状来预测特征点,同时反过来也用特征点预测脸部的形状,并利用与训练时同样的误差函数去回归,不断回归并减小与groundtruth的误差,通过10次级联回归树,得到最终的人脸特征点定位结果。
链接:https://www.zhihu.com/question/275455561/answer/395838219
作者:柒月
Q群 :2122210(嵌入式/机器学习)
分类:
32.dlib
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