51、人脸分析与图像去雾技术研究

人脸分析与图像去雾技术研究

在当今的计算机视觉领域，人脸分析和图像去雾是两个备受关注的研究方向。人脸分析中的人脸对齐和头部姿态估计，以及图像去雾中的多模型融合算法，都有着重要的研究价值和应用前景。

人脸分析：Dual - Task Hybrid Deep Convolutional Network（DHDCN）

在人脸分析领域，研究人员致力于解决人脸对齐和头部姿态估计的问题。为了降低面部特征点对严重头部姿势的敏感性，并同时学习大致的头部姿势，提出了Dual - Task Hybrid Deep Convolutional Network（DHDCN）。

1. 数据集
   Wider Facial Landmarks in - the - wild（WFLW）数据集是用于人脸分析的重要数据集。它包含处于自然状态的人脸，涵盖62种生活场景，如排队、跳舞、会议、家庭聚会等。该数据集共有10,000张人脸，其中7,500张用于训练集，2,500张用于测试集，每张人脸标记有98个特征点。其优势在于标注图像中的人脸图像附加属性包括遮挡、姿势、化妆、光照、模糊和表情等。标注方式为：若存在遮挡、大姿势、化妆、极端光照、模糊图片、夸张表情，则标记为1，否则标记为0。
2. 实验结果
   在WFLW数据集上，将所提出的方法与其他最先进的方法进行了比较，结果如下表所示：
   | 方法 | NEM (%) ↓ | AUC @0.1 ↑ | 失败率 (%) ↓ | 姿势 (MAE) ↓ |
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   | LAB [2] | 5.27