计算机应用研究

作者：齐国强,姚剑敏,胡海龙,严群,林志贤,

单位：1.福州大学,福州350108；2.晋江市博感电子科技有限公司,福建晋江362200；

关键词：深度学习,人脸关键点检测,热度图融合,关键点热度图,

基金：福建省自然科学基金资助项目(2018J01804)；国家重点研发计划资助项目(2016YFB0401503)；广东省科技重大专项资助项目(2016B090906001)；福建省科技重大专项资助项目(2014HZ0003-1)；广东省光信息材料与技术重点实验室开放基金资助项目(2017B030301007)；；

人脸关键点的精确检测对于人脸姿态矫正、表情识别、疲劳监测等任务具有重要意义。针对当前人脸关键点检测算法对于网络的设计越来越复杂、对计算资源的需求越来越大，网络整体速度变慢，不利于移动端部署的问题，提出了一种基于多尺度关键点热度图融合的人脸关键点检测网络。通过特征图与关键点热度图的融合使网络更多地关注关键点及其周边像素的信息，同时引入了多尺度的关键点热度图融合不断加强网络对于关键点相关信息的学习能力，使用较浅的网络结构就可实现好的检测效果。实验表明该网络在WFLW数据集上取得的检测精度和速度均达到较好的效果。

来源：2020年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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