Экспериментальные результаты исследования алгоритма для поиска ключевых точек лица

Завершено первичное экспериментальное исследование алгоритма поиска ключевых точек лица предназначенного для нормализации его пространственной ориентации и последующего построения дескриптора и непосредственного распознавания (II и IV элементы системы). Алгоритм исследован на ограниченной выборке из 1020 снимков базы MF2, предназначенной для обучения ИНС.

Разметка изображения базы далеко не идеальна (пример показан на изображении ниже, красная разметка – эталонная из json файла), поэтому провести тестирование в автоматическом режиме не удалось (потребовалась ручная сортировка изображений с высокими значениями ошибки).

В качестве критерия точности использована средняя квадратическая ошибка (СКО) координат точек, нормированная размером области лица (нормирование выполнено, чтобы сделать результат независящим от разрешения лица).

СКО для исследованной выборки составляет 2,78%, максимальное значение ошибки для отдельного лица: 12%.

Для статистической обработки результатов использовано пороговое значение 4% (СКО 4 точки при линейном размере области лица в 100 точек), согласно которому 91,5% результатов признаны успешными.

Статистика СКО по отдельным элементам лица (высокий разрос объясняется малым количеством изображений в тестовой выборке):

Группа СКО,% Максимальная ошибка для отдельного лица,% Успешных результатов, %
Овал лица 3,32 16 83,1
Правая бровь 2,15 15,35 93,42
Левая бровь 3,21 14,25 84,01
Нос 2,5 14,81 94,79
Правый глаз 1,99 14,19 95,58
Левый глаз 2,76 10,59 92,34
Губы 2,79 20,15 92,63

Наибольший вклад в общую ошибку вносит овал лица, поскольку алгоритм поиска допускает следующие неточности:

1. Смещение овала лица у людей с избыточным весом

2. Некорректное позиционирование при наличии бороды (по видимой границе)

3. Укорачивание лица при активной мимике

Дальнейшая работа по выделению ключевых точек лица будет вестись в направлении подготовки собственной выборки для настройки регрессионной модели с учетом выявленных особенностей.