Image face calibration positioning based on 3000FPS algorithm,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
Image face calibration positioning based on 3000FPS algorithm
並列篇名
Image face calibration positioning based on 3000FPS algorithm
作者 Xi-Bao WuChen JinXiang-feng ChenRentian  HeKe Lv
英文摘要
In the face recognition tasks, face pose can have influence on the results of recognition. To improve the accuracy of recognition, we introduced 3000FPS algorithm for face image calibration positioning. Random forests is used to establish each key point, and the output of every tree in random forests, binary feature, is exploited to compose local binary feature, which is used to train a softmax classifier. The experiment show that the recognition accuracy of the algorithm can reach 93.33% on the Helen face dataset, and 94.14% on the LFPW. Meanwhile, multi-face can be aligned and located even though the input image is partially obscured.
起訖頁 055-064
關鍵詞 3000FPSface calibration positioningglobal linear regressionrandom forest trees
刊名 電腦學刊  
期數 201804 (29:2期)
DOI 10.3966/199115992018042902006   複製DOI
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