杜文超；邓宗平；赵启军；陈、胡 基于局部形状约束网络的人脸对齐。 （中文。英文摘要） Zbl 1399.68153号 四川大学自然科学系。预计起飞时间。 54，第5期，953-958（2017）. 摘要：基于级联回归的人脸对齐方法已经取得了很大的进步，但由于级联回归器设计的复杂性，手工特征的局限性使得很难找到更好的人脸对齐任务解决方案，尤其是对于大手势、夸张表情的人脸对齐。因此，本文提出了一种基于局部形状约束的方法来解决这一问题。首先，使用深度卷积神经网络（DCNN）初始化整个人脸形状。其次，根据局部区域的同质性将人脸划分为不同的区域，定义每个区域对局部形状的约束。最后，将整个形状估计作为全局约束，结合每个局部形状约束进行人脸特征点回归。实验表明，我们基于局部形状约束的方法比当前的最新技术有了很大的改进。 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T45型 机器视觉和场景理解 关键词：面对齐；级联回归；局部形状约束；卷积神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Du}等，四川大学自然科学学院。第54版，第5号，953--958（2017；Zbl 1399.68153） 全文： 内政部