Abstract-Problemet med ansiktsanpassning har studerats intensivt under de senaste åren. Ett stort antal nya metoder har föreslagits och rapporterat mycket goda resultat på referensdatauppsättningar såsom 300W. Skillnaderna i den experimentella miljön och utvärderingsmetriska, saknade detaljer i beskrivningen av metoderna gör det dock svårt att reproducera de resultat som rapporterats och utvärdera de relativa förtjänsterna. Till exempel, de senaste metoderna för ansiktsjustering är uppbyggda på toppen av ansiktsdetektion men från olika ansiktsdetektorer. I detta dokument gör vi en noggrann utvärdering av dessa metoder genom att göra följande bidrag: 1) vi föreslår en ny utvärderingsmått för ansiktsjustering på en uppsättning bilder, dvs. area under felfördelningskurva inom en tröskel, AUCα, med tanke på att den traditionella utvärderingsåtgärden (medelfel) är mycket känslig för stora anpassningsfel. 2) Vi utökar 300W-databasen med mer praktiska ansiktsupptäckter för att möjliggöra en rättvis jämförelse. 3) vi utför ansiktsjustering känslighetsanalys w.r.t. Ansiktsdetektering, på både syntetiska och verkliga data, med hjälp av både off-the-shälf- och omtränade modeller. 4) studerar vi faktorer som är särskilt viktiga för att uppnå goda resultat och ger förslag på praktiska tillämpningar. De flesta av slutsatserna från vår jämförande analys kan inte härledas från de ursprungliga publikationerna.
Se REF för en omfattande studie av de senaste metoderna för ansiktsjustering.
An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}