|
CHUẨN HÓA MẶT NGƯỜI BẰNG MẠNG
PERCEPTRON ĐA LỚP
Lê Hoàng Thái, Bùi Tiến Lên
Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – ĐHQG Tp.HCM
{lhthai, btlen}@fit.hcmuns.edu.vn
Tóm tắt
Mô hình lấy vân ảnh cục bộ cho chuẩn hóa khuôn mặt phổ biến
nhất hiện nay là mô hình dáng điệu tích cực (ASM). ASM áp dụng phân tích thành
phần chính (PCA) để tìm ra mô hình dáng điệu thống kê trên tập dữ liệu học; sau
đó, kỹ thuật lấy vân ảnh 1-D sẽ xác định các điểm biên của mắt, mũi, miệng và
khuôn mặt trong ảnh mặt người. Tuy nhiên, quá trình tìm kiếm của ASM cổ điển
thường rơi vào cực tiểu cục bộ. Bài báo đề xuất mô hình mới MLP-ASM. Mô hình này
áp dụng mạng Perceptron đa lớp (MLP) để tìm kiếm các điểm biên trong ảnh mặt
người, tăng hiệu suất của ASM. Những thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu CalTech và cơ
sở dữ liệu tự tạo cho thấy tính khả thi của mô hình đề xuất.
Từ khoá: chuẩn hóa mặt người, mạng Nơron, phân tích thành
phần chính, mạng Perceptron.
LOCAL TEXTURE CLASSIFIERS BASED ON MULTILAYER
PERCEPTRON FOR FACE ALIGNMENT
Le Hoang Thai, Bui Tien Len
Faculty of Information Technology, University of Science – VNU HCMC
{lhthai, btlen}@fit.hcmuns.edu.vn
Abstract
Local texture models for face alignment have been proposed by
many different authors. One of popular models is Principle Component Analysis (PCA)
local texture model in Active Shape Model (ASM). The method uses local 1-D
profile texture model to search for a new position for every label point.
However, it is not sufficient to distinguish feature points from their
neighbors; i.e., the ASM algorithm often faces local minima problem. In the
paper, we propose a new local texture model based on Multi Layer Perceptron (MLP).
The model is trained from large databases. The classifier of the model
significantly improves accuracy and robustness of local searching on faces with
expression variation and ambiguous contours. Achieved experimental results on
CalTech database and our database show its practicality.
Key words: face alignment, active shape model, principle
component analysis, multi layer perceptron.
|
