Datenanmerkung von Gesichtsmerkmalspunkten

Der Einsatz von KI zur Punktextraktion von Gesichtsmerkmalen kann die Effizienz und Genauigkeit der manuellen Anmerkung erheblich verbessern. Darüber hinaus kann diese Technologie auch auf Bereiche wie Gesichtserkennung, Posenschätzung und Gesichtsausdruckserkennung angewendet werden. Die Genauigkeit und Leistung von Algorithmen zur Punktextraktion von Gesichtsmerkmalen wird jedoch von vielen Faktoren beeinflusst. Daher ist es notwendig, geeignete Algorithmen und Modelle entsprechend spezifischer Szenarien und Anforderungen auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

1. Gesichtsmerkmalspunkte

Gesichtsmerkmalspunkte sind Schlüsselpunkte im menschlichen Gesicht und werden für Anwendungen wie Gesichtserkennung, Haltungsschätzung und Gesichtsausdruckserkennung verwendet. Bei der Datenannotation ist die Annotation von Gesichtsmerkmalspunkten eine häufige Aufgabe, die dem Algorithmus dabei helfen soll, Schlüsselpunkte im menschlichen Gesicht genau zu identifizieren.

In praktischen Anwendungen sind Gesichtsmerkmalspunkte wichtige Informationen, wie Augenbrauen, Augen, Nase, Mund und andere Teile. Es beinhaltet die folgenden Feature-Punkte:

Ebrows: 5 Feature-Punkte auf der linken und rechten Seite, insgesamt 10 Feature-Punkte.

Augen: Es gibt jeweils 6 Merkmalspunkte für das linke und rechte Auge, insgesamt 12 Merkmalspunkte.

Nase: 1 Merkmalspunkt in der Mitte der Nase, 5 Merkmalspunkte auf der linken und rechten Seite der Nase, insgesamt 11 Merkmalspunkte.

Mund: 1 Merkmalspunkt am linken und rechten Lippenwinkel, 1 Merkmalspunkt in der Mitte der Ober- und Unterlippe, 3 Merkmalspunkte an der linken und rechten Seite der Ober- und Unterlippe, insgesamt von 20 Feature-Punkten.

Die Anzahl und Position der oben genannten Merkmalspunkte kann aufgrund unterschiedlicher Algorithmen oder Anwendungen variieren, aber insgesamt liegen sie relativ nahe beieinander.

2. Verwenden Sie KI, um Gesichtsmerkmalspunkte zu extrahieren

In Bezug auf die Gesichtsmerkmalspunktextraktion erfordert die herkömmliche Methode eine manuelle Annotation, die viel Arbeitskraft und Zeit erfordert, und die Qualität der Annotation kann von Person zu Person variieren Mensch. anders. Daher ist der Einsatz von KI zur automatischen Extraktion eine effizientere und genauere Methode.

AIs Extraktion von Gesichtsmerkmalspunkten ist im Allgemeinen in die folgenden Schritte unterteilt:

1 Datenvorbereitung: Zunächst müssen Sie annotierte Gesichtsdatensätze vorbereiten, einschließlich Bildern und entsprechenden Merkmalspunktanmerkungen.

2. Modelltraining: Verwenden Sie Deep-Learning-Modelle für das Training, im Allgemeinen unter Verwendung von Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN) zur Merkmalsextraktion und -klassifizierung. Der Trainingsdatensatz umfasst Eingabebilder und Ausgabe-Feature-Punktkoordinaten. Beim Training des Modells müssen Sie eine geeignete Verlustfunktion auswählen. Zu den häufig verwendeten gehören der mittlere quadratische Fehler (MSE) und die euklidische Distanz. Das Trainieren von Modellen erfordert viel Rechenressourcen und Zeit und erfordert in der Regel den Einsatz von GPUs zur Beschleunigung.

3. Modelltest: Das trainierte Modell muss im Allgemeinen zur Überprüfung verwendet werden und die Genauigkeit, der Rückruf und andere Indikatoren des Modells werden berechnet. Für einige Echtzeit-Anwendungsszenarien müssen auch Indikatoren wie Modellgeschwindigkeit und Speichernutzung berücksichtigt werden.

4. Bereitstellungsanwendung: In tatsächlichen Anwendungsszenarien muss das trainierte Modell auf geeigneten Hardwaregeräten wie Mobilgeräten, Cloud-Servern usw. bereitgestellt werden. Um die Anwendungseffizienz und -genauigkeit zu verbessern, muss das Modell außerdem optimiert und komprimiert werden. 3. Einführung in den Algorithmus zur Extraktion von Gesichtsmerkmalspunkten Diese Algorithmen können Merkmale von Bildern extrahieren und dann Klassifikatoren zur Klassifizierung und Regression verwenden. Der Vorteil dieser Methode besteht in der hohen Berechnungsgeschwindigkeit, der Nachteil besteht jedoch darin, dass bei unterschiedlichen Gesichtsformen und Körperhaltungen große Fehler auftreten können.

2) Deep-Learning-basierte Methoden

verwenden hauptsächlich tiefe neuronale Netze wie CNN zur Merkmalsextraktion und -klassifizierung. Der Vorteil von Deep Learning besteht darin, dass es komplexe Funktionen automatisch erlernen und große Datenmengen verarbeiten kann. Zu den derzeit am häufigsten verwendeten Deep-Learning-Methoden gehören ResNet, VGG, MobileNet usw. Der Vorteil dieser Methode ist die hohe Genauigkeit, sie erfordert jedoch große Mengen an Trainingsdaten und Rechenressourcen.

3) Die Methode zur Kombination von traditionellem maschinellem Lernen und Deep Learning

kombiniert hauptsächlich traditionelle Merkmalsextraktionsalgorithmen und Deep-Learning-Methoden. Herkömmliche Algorithmen zur Merkmalsextraktion können Merkmale auf niedriger Ebene aus Bildern extrahieren, während Deep Learning Merkmale auf hoher Ebene erlernen kann. Die Vorteile dieser Methode sind eine hohe Genauigkeit und eine gute Robustheit gegenüber unterschiedlichen Gesichtsformen und Körperhaltungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenanmerkung von Gesichtsmerkmalspunkten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!