计算机科学>计算机视觉和模式识别
标题: L2GSCI:局部到全局的焊缝切割和集成,用于精确提取面部轮廓
摘要: 现有的人脸对齐算法可以沿着人脸轮廓稳健地找到一组标志点。 然而,标志物稀疏且缺乏曲线细节,尤其是在下巴和脸颊区域,那里存在大量凹凸弯曲信息。 本文提出了一种局部到全局的焊缝切割与集成算法(L2GSCI),用于提取连续且精确的人脸轮廓。 我们的方法通过一条粗糙的初始曲线分三步进行。 首先,我们沿着初始曲线采样小的重叠方块。 其次,L2GSCI的切缝部分在每个方形区域中提取一个局部接缝。 最后,L2GSCI的接缝集成部分将所有冗余接缝连接在一起,形成一条连续完整的面曲线。 总的来说,该方法比现有的人脸对齐算法简单得多,但可以实现像素级的连续人脸曲线,而不是离散和稀疏的地标。 此外,在两个人脸基准数据集(即LFPW和HELEN)上的实验表明,我们的方法可以精确地揭示人脸轮廓的凹凸弯曲细节,与现有的人脸对齐方法相比,这显著提高了性能。