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一種基于多姿態人臉的特征點定位算法

發布時間:2018年07月06日 來源:中國自動識別網 作者:白利敏 劉素兵

人臉輪廓的提取,是計算機視覺領域的新興熱點研究課題,該課題對人臉識別、表情識別、目標跟蹤等諸多相關課題的研究具有重要意義。在人臉處于正面姿態下,能夠取得較好的定位結果,然而當人臉旋轉處于姿態變化中時,定位結果較差,誤差很大。為了得到多姿態下人臉的特征點,一種AAM結合zhu-detector的人臉特征點定位算法,經實驗證明,該算法在人臉多姿態的情況下仍能夠定位得到準確的特征點,能夠很好適應人臉的多種姿態變化。
人臉特征點定位的方法主要可以分為三類:第一類為ASM與AAM類方法,ASM和AAM是針對人臉等特定類別物體進行特征點提取最為經典的方法,首先基于特征點的圖像特征在圖像上搜索匹配的特征點位置,再依據先驗形狀模型進行矯正,使特征點位置滿足人臉輪廓形狀約束條件;第二類為統計能量函數類方法,其中統計能量函數定義為描述各方面信息的子能量函數的線性綜合,并使用轉折點損失的負指數函數的形式進行能量函數描述,該類方法缺點是定位時間較長;第三類為深度學習類方法,深度學習方法豐富了各因素變量間的關聯建模方式,其學習模型由三個層次組成,其中兩個層用于描述特征點之間的空間關系,剩余一層描述關聯當前的輸入信息,通過構建神經網絡模型進行訓練學習,該類方法能更靈活、緊密地反應各類信息之間的聯系,從而更好地解決信息的融合問題,但學習所需時間太長,學習所需樣本數量巨大。
以上方法對人臉姿態的變化適應性差,在多姿態人臉特征點定位準確性較低。由此可見,一種能夠很好適應人臉姿態變化的人臉特征點定位算法,顯得尤為重要。
 
特征點定位算法
AAM特征點定位算法與 Zhu-detector特征點定位算法
AAM 特征點定位方法最早由 T.F.Cootes 等人提出,該方法分別對人臉的形狀和紋理建立統計模型,由一組處于初始位置的形狀特征點,通過迭代匹配的方法,精確地獲得圖像中人臉的特征位置,是目前使用最廣泛的特征點定位方法。AAM模型對收索的初始位置都要求在接近目標物體的粗略位置上,雖然通??梢耘浜弦恍┤四槞z測器得到特征點位置,但模型通常收索不到正確的位置。所以很多時候初始點都是以人為利用計算機鼠標給定初略區域,算法無法達到特征點自動定位。
Zhu-detector也叫混合樹結構檢測定位方法,該算法通過定義了不同姿態下樹結構Tm,m為姿態類別。類似AAM和ASM模型對人臉分別建立形狀模型Appm (I,L) 和紋理模型Shapem (L),I為輸入圖像,L為特征點位置。在不同姿態m下建立的多姿態混合樹結構如圖1所示。       
圖1 13種不同姿態下的混合樹結構
(紅色曲線表示特征點之間的變形)
 
最后利用一個得分Score建立人臉的形狀和紋理模型如下式1
          (1)
其中,APP代表紋理模型,Shape代表形狀模型,在利用該模型對一幅圖像進行人臉檢測和特征點定位時,收索策略為圖像金字塔模式,比較人臉在不同姿態模型下的擬合情況,利用下式來決定最后結果。
   (2) 
通過比較在m種姿態模型下得到的結果,比較得分最高與訓練得到閾值,大于閾值的所有位置即為檢測得到的人臉及特征點。
多姿態人臉特征點定位算法
zhu-detector與多姿態AAM結合的特征點定位方法,方法的主要思想是分別建立多個姿態下的AAM模型以提高模型對人臉姿態的適應性,定位過程中利用zhu-detector檢測得到特征點AAM作為初始點,利用建立好多個姿態AAM模型進一步進行擬合,按最小擬合誤差輸出定位結果。二者的結合,既解決了AAM的初始特征點位置要求,又能進一步提高了特征點準確性。實驗表明該方法對多姿態人臉具有良好特征點定位性能,算法流程圖如圖2所示。
 
圖2   Zhu-detector與多姿態AAM結合的姿態人臉特征點定位流程示意圖
 
Zhu-detector 與多姿態AAM結合的特征點定位算法流程:
step1: 輸入待測圖像,經zhu-detector得到初略特征點位置,求出模型初始參數c0
step2: 循環分別利用13種姿態模型進行特征點收索
step3: 第i種姿態AAM模型擬合
step4: 循環 j=1:T 每種姿態下收索T次
step5: 計算對應模型形狀紋理擬合誤差Ei
step6: 比較在13個姿態模型下AAM擬合誤差Ei,按誤差最小輸出
多姿態AAM模型建立具體步驟
建立 AAM 模型階段,對應zhu-detector的多姿態模型,分別建立13個姿態下的AAM模型。訓練集對應 30 個不同身份,每個人13種不同視角共計390幅人臉圖像進行特征點的標記。每幅圖像標記 68 個特征點,分布在人臉的五個特征區域,眉毛、眼睛外輪廓及瞳孔、鼻梁及鼻翼、嘴唇外輪廓、臉頰外輪廓及額頭。如下圖3所示:
    
圖3  標記的13種姿態圖像特征點樣本
 
分別對不同視角下的樣本建立獨立的統計模型。選取一個特定視角,采用主成分分析的方法,構建該視角下人臉的形狀模型。
S是該視角下的一幅人臉圖像的形狀信息,s是同一視角下不同身份人形狀的均值,Ps 是利用 PCA 方法求出的一組形狀特征向量,bs為S 在這組特征向量下的投影,即形狀參數。建立模型之前需要對原始圖像進行預處理,并對不同視角的圖像分別構建樣本集合,針對不同視角的灰度圖像,采用 PCA 的方法,建立人臉紋理模型,式4中T 表示訓練集中指定視角下的一幅圖像,T 表示該視角下所有訓練圖像灰度的值,Pt表示利用 PCA 生成的能夠集中反應圖像灰度變化的一組紋理特征向量,bt 代表圖像在特征向量上的投影,即紋理參數,可以重新構建出原圖像。
形狀和紋理模型建立之后,圖像可以分別表示成在各自特征向量上的一組形狀參數與紋理參數,為了使后續的優化過程更加簡便,我們需要將上述兩種參數合二為一,尋找到一種能同時反映形狀和紋理變化的復合參數,以及當參數變化時特征向量的新形式。將上述兩組參數進行連接,得到一組復合參數b。
從該模型當中可以看出,形狀與紋理數據可以由同一個參數 c 來表示,在訓練模型階段如果能準確地求出特征相量與均值,在匹配階段,只需要對混合參數 c進行迭代直至收斂,就可以實現新圖像形狀的構建。
 
實驗
將本文特征點定位方法與混合樹結構zhu-detector方法與單一AAM模型在LPFW庫進行實驗,LPFW庫test集含有經手工標記了68個特征點不同姿態人臉共224 張,實驗主要通過比較三種特征點定位方法得到的68特征點位置與手工標注位置歐式距離作為定位誤差。假設庫里有N張人臉圖像,每種方法定位累積誤差可由下式表示:
結果由下圖4給出,其中橫坐標代表累積誤差,縱坐標代表人臉圖像個數。
 
圖4  不同人臉特征點定位方法在LPFW庫上定位誤差曲線對比
經比較,特征定位法定位誤差要遠小于單一AAM模型和zhu-detector方法,尤其在人臉有較大變化時能得到較精確特征點位置。圖5為不同姿態人臉特征點定位結果示例:每行從上到下方法分別為混合樹Zhu-detector、單一AAM模型方法,特征定位方法??梢钥闯?,特征定位法在較大姿態變化時能取得較精確特征點位置坐標,而單一AAM模型和zhu-detector定位算法都出現了人臉嚴重變形,特征點收斂到錯誤的位置。
 
圖5 三種特征點定位方法在不同人臉姿態下定位結果
 
針對多姿態人臉特征點定位精度不高的問題,zhu-detector與多姿態AAM結合的特征點定位方法,通過訓練多個姿態下的AAM模型以適應姿態的變化,并充分利用了各自定位算法的優勢,彌補了二者的缺陷,實現了對多姿態人臉特征點自動定位,實驗也表明該方法對多姿態人臉特征點定位具有較高的準確性和較強的魯棒性。
 
參考文獻
[1] Cootes T F, Edwards G J, Taylor C J. Active appearance models[M]//Computer Vision—ECCV’98. Springer Berlin Heidelberg, 1998: 484-498.
[2] Wu Y, Ji Q. Discriminative deep face shape model for facial point detection. International  Journal of Computer Vision, 2015, 113(1) : 37-53.
[3] Saragih J M, Lucey S, Deformable model fitting with a mixture of local  experts//Proceedings of the International Conference on Computer Vision. Kyoto, Japan,2009: 2248-2255.
[4] Zhu X, Ramanan D. Face detection, pose estimation, and landmark localization in the wild[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2879-2886.
[5] Hyung-Soo Lee, Daijin Kim. Tensor-Based AAM with Continuous Variation Estimation: Application to Ariation-Robust Face Recognition[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 2009,31(6):1102-1116.
 
白利敏 劉素兵
(作者單位:國家知識產權局審協天津中心)
《中國自動識別技術》2018年第3期總第72期

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