[发明专利]用于图像中的脸部对准的组合形状回归

权利要求书

1.一种构建用于脸部陆标检测系统的多个蕨的各回归阶段的方法，所述方法包括：

使用训练图像集中的脸部形状来在这些图像上执行第一回归；

使用训练图像集中的脸部分量群来在这些图像上执行第一回归；

使用训练图像集中的各个别脸部点对来在这些图像上执行第一回归，以学习所述图像集中的每一相应图像的形状增量；

基于所述第一回归来构建蕨；

使用所述训练图像集中的脸部形状、使用脸部分量群、以及使用个别脸部点对来在这些图像上执行附加回归；

基于所述附加回归来构建附加蕨；以及

将各个蕨组合以构建所述脸部陆标检测系统，

其中执行第一回归包括用个别脸部点对来执行回归，并且其中用个别脸部点对来执行回归包括在渐进地学习形状增量时引入几何不变式约束。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，执行第一回归包括学习脸部陆标的外观的变型。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，执行第一回归包括学习脸部陆标的关系的变型。

4.如权利要求1-2中的任何一者所述的方法，其特征在于，使用所述图像中的脸部形状来执行第一回归包括：

将所述图像集中的每一图像的形状差异计算为经归一化地面真值脸部形状与每一图像的每一脸部形状之间的差异；

确定与所述地面真值脸部形状具有最接近相关的候选点对索引的图像特征的集合；以及

使用所确定的排名靠前候选集合来构建蕨。

5.如权利要求1-2中的任一者所述的方法，其特征在于，执行第一回归包括首先使用脸部形状执行回归，随后在使用脸部形状执行回归之后，使用脸部分量群执行回归，再后在使用脸部分量群执行回归之后，使用个别脸部点对来执行回归。

6.如权利要求1-2中的任一者所述的方法，其特征在于，使用脸部分量群包括根据脸部分量将脸部陆标划分成各语义群集合，其中每一分量被分开地标识。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，使用脸部分量群包括在每一语义群上与每一其他语义群分开地学习。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，使用个别脸部点对来执行回归包括考虑陆标点对之间的几何关系。

9.如权利要求1-2中的任一者所述的方法，其特征在于，使用个别脸部点对包括在每一脸部点对上与每一其他脸部点对分开地学习。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，使用个别脸部点对包括在一对的两个脸部点之间画线并确定所画线上的索引标记。

11.如权利要求1-2中的任一者所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述图像集中的图像中的脸部形状大小归一化。

12.一种定位图像中的脸部陆标位置的方法，包括：

接收具有初始脸部形状的初始图像；

将蕨回归应用通过多个经训练特征的多个阶段，第一特征是脸部形状，第二特征是脸部分量群，且第三特征是个别脸部点对；以及

基于所应用的蕨回归来标识脸部陆标位置，

其中应用蕨回归包括在渐进地学习形状增量时引入几何不变式约束。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，对于所述蕨回归的每一阶段，所述图像中的各位置被递增到新位置以在每一阶段之后提供新脸部形状。