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發(fā)視頻DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) DCNN的人臉特征點(diǎn)檢測(cè)
2023-07-20 |
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資料介紹
摘 要：在介紹人臉特征點(diǎn)檢測(cè)的理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep ConvolutionalNeural Network，DCNN）解決人臉5點(diǎn)特征點(diǎn)（眼角、鼻子、嘴角）預(yù)測(cè)問(wèn)題的方法。通過(guò)添加更多的卷積層穩(wěn)定地增加網(wǎng)絡(luò)的深度，并且在所有層中使用3×3的卷積濾波器，有效減小參數(shù)，更好地解決了人臉特征點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題。然后計(jì)算雙眼角與嘴角所成平面與正視時(shí)此平面的單應(yīng)性矩陣，最后利用等效算法求解駕駛員面部轉(zhuǎn)角。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，面部特征點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到97.96%，算法在角度判斷上的誤差是1°~5°，這證明了該算法對(duì)注意力分散監(jiān)測(cè)的有效性。
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