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面部特征点定位概述及最近研究进展

,n 所谓的级联,即当前函数fif_{i}的输入依赖于上一级函数fi−1f_{i-1}的输出θi\theta_{i},而每一个fif_{i}的学习目标都是逼近特征点的真实位置θ\theta,θ0\...与CPR和RCPR不同的地方在于:fif_{i}建模成了线性回归模型;fif_{i}的输入为与人脸形状相关的SIFT特征。...同时期的另一个工作DRMF则是使用支持向量回归SVR来建模回归函数fif_{i},并使用形状相关的HOG特征(提取方式与形状相关的SIFT类似)作为fif_{i}输入,来级联预测人脸形状。...使用了形状相关特征,即函数fif_{i}的输入和当前的人脸形状θi−1\theta_{i-1}紧密相关; 2....该方法级联了多个栈式自编码器网络fif_{i},每一个fif_{i}刻画从人脸表观到人脸形状的部分非线性映射。

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