[发明专利]一种基于人脸朝向分类的人脸特征点初始化方法

摘要

本发明公开了一种基于人脸朝向分类的人脸特征点初始化方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法的实现过程为：首先对每一张新输入的人脸图像，提取其HOG特征，通过随机森林的决策树投票得到其朝向分类标签，不同的朝向选取对应训练子集特征点的均值作为其初始化值。由于在同一类朝向下人脸特征点位置分布趋势差异不大，但是在类别不同的人脸朝向下特征点位置分布趋势有很明显的变化，因此采用与输入人脸图像相同朝向的特征点均值来初始化的方法可以降低人脸朝向的变化对特征点初始化的影响，从而提高人脸特征点初始化的准确率。

主权项

一种基于人脸朝向分类的人脸特征点初始化方法，其特征在于，该方法包括分类器建立方法和人脸特征点初始化方法两个部分：分类器建立方法为根据人脸朝向的不同，将训练样本划分为多类，同时得到人脸特征点概率分布模型；然后对训练样本中的所有人脸图像分别提取其特征并降维；最后由随机森林分类器进行训练，得到人脸朝向分类器模型；人脸特征点初始化方法为对输入的人脸图像，提取能显示脸部形态变化的特征并降维，通过随机森林的决策树投票得到其朝向分类标签，然后从人脸特征点概率分布模型中选择具有相同朝向的特征点分布作为该人脸图像的特征点初始化的结果。