PHÁT HIỆN MỐC KHUÔN MẶT 3D CHO HỆ THỐNG VIDEO THÔNG MINH

Hoàng Văn Thành

Tóm tắt


Phát hiện mốc khuôn mặt là một lĩnh vực nghiên cứu cơ bản trong thị giác máy tính được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng. Bài báo này đề xuất một phương pháp phát hiện mốc khuôn mặt dựa trên mạng Stacked Hourglass, để thu được các điểm mốc chính xác trên khuôn mặt. Cụ thể hơn, bài báo này sử dụng mạng ResNet làm mạng xương sống thay vì chỉ một lớp tích chập kích cỡ . Ngoài ra, nó sửa đổi mô-đun Hourglass bằng cách sử dụng các lớp tích chập kích cỡ  trong các luồng nhánh của mô-đun Hourglass để giảm kích cỡ mô hình và thời gian tính toán, thay vì các khối Residual ban đầu. Kiến trúc được đề xuất cũng cải tiến bản đồ đặc trưng từ các mô-đun Hourglass sửa đổi với các đặc trưng có độ phân giải cao hơn hơn thông qua kết nối tắt để tạo ra kết quả chính xác hơn. Phương pháp được đề xuất có hiệu năng cao hơn các phương pháp khác trên các tập dữ liệu AFLW2000-3D và LS3D-W, các tập dữ liệu lớn nhất cho đến nay cho bài toán phát hiện mốc khuôn mặt 3D.

Từ khóa


CNN, mốc khuôn mặt



TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Địa chỉ: Trường Đại học Quảng Bình, 312 Lý Thường Kiệt, Phường Bắc Lý, Thành phố Đồng Hới, Tỉnh Quảng Bình 
ĐT: 0232.3822010 - Fax: 0232.3821054