基于形状索引的DoG特征结合GPRT的人脸关键点检测算法
【摘要】 针对传统人脸对齐算法效率较低的问题，提出一种基于形状索引的高斯差分（DoG）特征与高斯过程回归树（GPRT）的人脸关键点检测算法;首先，由高斯过程回归树的内核测量两个输入之间的相似性，并表示为两个输入进入相同叶子的树木数;然后基于高斯过程回归树模型提取形状索引DoG特征，并进一步完成GPRT的特征设计;最后从局部视网膜模式中采集滤波回应来增加稳定性，实现对抗几何差异的鲁棒性;在LFPW人脸数据库上验证结果表明该方法能够取得良好的性能表现，证明了基于形状索引的DoG特征与GPRT的人脸关键点检测算法的有效性。关键词:高斯模型;人脸关
