基于多尺度SDM模型的人脸对齐算法

来源期刊：控制工程2015年第S1期

论文作者：姚文韬 沈春锋 顾志松 董文生

文章页码：110 - 114

关键词：人脸对齐;人脸特征点定位;SDM模型;多尺度;SIFT特征;梯度下降;

摘    要：提出一种基于改进的多尺度SDM模型的人脸对齐算法。通过分析SDM模型的缺陷,将SDM模型扩展到多个图像尺度上,利用SIFT特征计算特征点处人脸特征,计算出每个特征点的位移方向,使得人脸特征点能够从初始位置逐渐向最优位置收敛。从粗到细的多个尺度使得特征点在迭代初期具有较大的步长,加速迭代进程,且避免陷入局部最优;而后期步长较小,容易实现特征点的精确定位。实验结果表明,算法在人脸对齐精度和计算效率上均优于现有的SDM模型。算法在4个尺度,每个尺度只迭代1步的情况下,取得了0.030 8的均方根误差,相比SDM模型的准确率提高了11.2%,同时检测速度比SDM模型加快了21.8%。