基于最大间隔准则的鲁棒多流形判别局部图嵌入算法
2019-08-01杨洋王正群徐春林严陈鞠玲
杨洋 王正群 徐春林 严陈 鞠玲
摘 要：针对显式形状回归（ESR）对于一些面部遮挡、面部表情过大样本定位精度低的问题，提出一种自适应窗回归方法。首先，应用先验信息为每张图片生成精确的人脸框，用人脸框的中心点对人脸进行特征映射，并进行相似变换得到多个初始形状;其次，提出一种自适应窗口调整策略，基于先前回归的均方误差自适应地调整特征窗口大小;最后，基于互信息（MI）的特征选择策略，提出新的相关性计算方法，在候选像素集中选出最相关的特征。在三个公开数据集LFPW、HELEN、COFW上，相较于ESR算法，所提方法的定位精度分别提升7.52%、5.72%和5.89%。实验结果表明，自适应窗回归方法可以有效提高人脸特征点定位精度。
关键词：显式形状回归;人脸特征点定位;相似人脸变换;自适应窗回归;互信息
中图分类号：TP391.4
文献标志码：A
3 实验结果与分析
3.1 实验环境
本实验的运行环境为：Windows10 64位操作系统，8GB内存，Intel Core i74700MQ 2.4GHz中央处理器，Matlab R2016a工作站。实验数据选用人脸特征点定位领域三大通用数据集：LFPW[18]、HELEN[19]、COFW[11]。LFPW是一个轻量级的图片库，图片全部来源于网络，包含各种姿态以及不同室外环境下的人脸图片，共有1035张图片。本文选择其中811张图片作为训练集，224张图片作为测试集，每张图片上面标记了68个特征点坐标。HELEN图片库共有2330张图片，同样来源于网络。本文选取2000张作为训练图片，其余330张作为测试图片，每张图片标注68个特征点。COFW数据集是一个高遮挡且大姿态的数据集，由现实世界中有挑战性的几类图片组成，例如：戴墨镜的图片、戴帽子的图片、夸张表情的图片以及大角度的侧脸图片等。该数据集可用来测试算法的鲁棒性，共有1852张图片，本文选择1345张图片作为训练集，剩余507张图片作为测试集，每张图片标记29个特征点坐标。
3.2 实验细节
参数设置 人脸初始化形状个数M设为10，初始特征选择窗口的长度为0.3倍双眼距离，第一级级联回归器的个数K设为10，第二级回归器的个数L设为500，每次级联回归在人脸框范围内选择的候选像素点个数N1设为500，在候选像素点中选出最相关的像素差个数N2设为5，式（5）中的β设为1000，式（12）中的θ设为0.025。
衡量指标 为了衡量不同人脸定位的误差，采用了一种对于不同尺寸人脸均适用的误差评价指标：
3.3 实验结果
3.3.1 与现存方法对比
为了验证本文提出的改进算法是有效的，本文分别在LFPW、HELEN、COFW数据集上与ESR算法进行对比。为了综合衡量本算法的效果，本文还选择了当前特征点定位领域最先进的三个算法：RCPR算法、SDM算法、LBF算法进行对比。由表1可知：本文算法在LFPW和HELEN数据集上面的定位误差都要小于上述四个算法，在COFW数据库上面的定位误差略大于RCPR算法。这是由于RCPR算法针对大面积遮挡与丰富面部表情的数据样本进行算法优化，引入了样本特征点是否遮挡这一先验信息，而COFW数据集上面大多数都是带有遮挡的样本，故RCPR算法在COFW数据集上面效果很好。本文算法通过相似变换的人脸初始化，可以有效减小面部尺度大小、面部偏转角度以及面部表情带来的误差;通过自适应由粗到细的窗口调节方法与基于互信息的特征选择方法，可以有效地提取出面部最有代表性的特征，也可以在一定程度上对面部遮挡区域进行过滤，减少遮挡区域特征的提取，提高遮挡样本的定位精度。
4 结语
本文对ESR算法进行了以下改进：首先，应用先验信息为每张图片生成人脸框，然后进行特征映射，再进行相似变换得到多个初始形状;其次，提出一种自适应由粗到细的特征选择方法，基于先前回归的均方误差自适应地调整特征窗口大小;最后，改进了相关性公式，使用基于互信息的特征选择方法，在候选像素集中选出最相关的特征。在三个公开数据集LFPW、HELEN、COFW上的实验结果表明，本文的改进算法相较于ESR算法定位精度有较大提升。
然而，本文算法对于大面积遮挡样本的定位并不是十分精准，存在细小的误差，并且，根据表1中的结果，本文算法的定位误差在LFPW、HELEN、COFW数据集上是递增的。这是因为三个数据集中遮挡样本所占比例依次递增。由此可见，本文算法对于遮挡样本的定位能力还有提升空间。未来工作，将集中在提升遮挡样本的定位精度上，设计一种方法，可以在不使用遮挡信息的情况下，提高定位精度。
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