Vi föreslår en ny återkommande encoder-dekoder nätverksmodell för realtid video-baserad ansiktsjustering. Vår föreslagna modell förutspår 2D ansiktspunktskartor regulariserade av regressionsförlust, samtidigt som den unikt utnyttjar återkommande lärande i både rumsliga och tidsmässiga dimensioner. På den rumsliga nivån lägger vi till en återkopplingsslinga mellan den kombinerade svarskartan och inmatningen, för att möjliggöra iterativ grov-till-fine-ansiktsjustering med hjälp av en enda nätverksmodell. På temporal nivå frikopplar vi först funktionerna i flaskhalsen i nätverket till temporalvarianta faktorer, såsom pose och uttryck, och temporalinvarianta faktorer, såsom identitetsinformation. Temporal återkommande lärande tillämpas sedan på de frikopplade temporalvarianta funktioner, vilket ger bättre generalisering och betydligt mer exakta resultat vid testtid. Vi utför en omfattande experimentell analys, som visar vikten av varje komponent i vår föreslagna modell, samt överlägsna resultat över state-of-the-art i standarddatauppsättningar.
Xi och al. I REF föreslås ett återkommande enkoder-dekoder-nätverk (RED), kombinerat med rumsligt och tidsmässigt återkommande lärande, för att explicit modellera det tidsmässiga beroendeförhållandet på ramar.
A Recurrent Encoder-Decoder Network for Sequential Face Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}