基于DenseNet的人脸脸型分类研究

摘要

脸型在三维人脸重建、人脸识别与检索等领域有着重要应用.针对脸型分类问题提出一种基于傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符的DenseNet网络脸型分类方法.通过主动形状模型方法定位得到人脸边缘轮廓点,分别使用傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符将轮廓点数值化为一维向量,并将其输入DenseNet网络进行训练,实现脸型分类.通过实验对比分析,该方法能够充分挖掘人脸形状信息,有效提高脸型分类准确率,同时避免旋转、尺度等影响.