Segmentation of human faces images

Abstract

Основной целью данной работы является разработка программной системы для сегментации изображений человеческих лиц для выделения областей глаз, бровей, носа, рта и линии подбородка. Задачу сегментации в данном случае разделена на следующие этапы: локализация всех лиц на изображении, детектирование ключевых точек на этих лицах и выявление основных частей каждого лица. Для локализации областей лиц было выбрано решение, основанное на гистограмме направленных градиентов и методе опорных векторов. Поиск ключевых точек лица в разработанном алгоритме выполнен с использованием ансамбля деревьев регрессии, реализация которого присутствует в библиотеке машинного обучения DLib. В последней главе работы продемонстрированы результаты реализованного метода и инструменты разработки, с помощью которых они были получены.

The main goal of this work is to develop a software system for the segmentation of images of human faces to highlight the eye, eyebrow, nose, mouth and chin line areas. In this case, the segmentation task is divided into the following stages: localization of all faces in the image, detection of key points on these faces, and identification of the main parts of each face. To localize areas of faces, a solution was chosen based on a histogram of oriented gradients and the support vector machine. The search for key points of the face in the developed algorithm was performed using an ensemble of regression trees, the implementation of which is present in the library of machine learning DLib. The last chapter of the work shows the results of the implemented method and the development tools with which they were obtained.