计算机工程

作者：康智慧, 王全玉, 王战军

单位：1. 北京理工大学 计算机科学与技术学院, 北京 100081;2. 北京理工大学 人文与社会科学学院, 北京 100081

关键词：人脸对齐,人脸特征点,特征提取,深度可分离卷积,倒残差结构

基金：国家自然科学基金（71834001）。

现有的人脸对齐方法多数是非端到端的，中间过程需要大量的人工干预，导致人脸关键点检测的稳定性较差。为此，提出一种端到端的基于深度学习的人脸对齐方法。基于MobileNets系列网络的子模块，使用类VGG结构的方式进行搭建，将整张图片作为输入，采用基于深度可分离卷积模块进行特征提取，并运用改进的倒残差结构避免网络训练过程的梯度消失，减少特征损失。在此基础上将眼间距离作为正规化方法，在300W人脸数据集上进行测试，结果表明，与CDM、DRMF等方法相比，该方法在保证较优精度的同时，具有良好的实时性。

来源：2021年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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