《表2 不同方法实验结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于DCNN的人脸特征点检测及面部朝向计算》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

检测结果如表1所示，可以看出本文算法具有更高的准确率，用第三层网络训练的模型检测特征点误差率最低，鼻子的检测准确率最高是98.07%，5个特征点的平均检测率是97.96%。将同一数据用TCNN[18]和Cascaded CNN[19]算法分别做了检测，并且将实验结果与本文的DCNN算法检测结果进行比较。特征点平均检测率对比结果如表2所示。由表2可以看出，本文算法的识别率均优于其他两种方法。