Abstract-Vi föreslår en metod för att ta itu med utmaningar i obestämt ansikte upptäckt, såsom godtyckliga pose variationer och ocklusioner. Först föreslås en ny bildfunktion som kallas Normalized Pixel Difference (NPD). NPD-funktionen beräknas som förhållandet mellan skillnaden och summan mellan två pixelvärden, inspirerade av Weber Fraction i experimentell psykologi. Den nya funktionen är skala invariant, avgränsad, och kan rekonstruera den ursprungliga bilden. För det andra föreslår vi ett djupt kvadratiskt träd för att lära sig den optimala undergruppen av NPD-funktioner och deras kombinationer, så att komplexa ansiktsgrenrör kan delas upp av de inlärda reglerna. På så sätt behövs bara en enda soft-cascade klassificerare för att hantera obehindrad ansiktsdetektering. Dessutom visar vi att NPD-funktionerna effektivt kan erhållas från en uppslagstabell, och detektionsmallen kan enkelt skalas, vilket gör den föreslagna ansiktsdetektorn mycket snabb. Experimentella resultat på tre offentliga ansiktsuppsättningar (FDDB, GENKI och CMU-MIT) visar att den föreslagna metoden uppnår toppmoderna prestanda när det gäller att upptäcka okonsekventa ansikten med godtyckliga pose-variationer och ocklusioner i belamrade scener.
En snabb ansiktsdetektor som använder skalan invariant och avgränsad Normalized Pixel Difference (NPD) funktioner föreslås i REF som använder en enda soft-cascade classifier för att hantera oöverskådlig ansiktsdetektering.
A Fast and Accurate Unconstrained Face Detector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}