Abstract-Face anpassning har studerats väl under de senaste åren, men när en ansiktsjustering modell tillämpas på ansiktsbilder med tung partiell ocklusion, försämras prestandan avsevärt. I detta dokument, i stället för att utbilda en ocklusionaware modell med synlighet annotation, tar vi itu med denna fråga via en modell anpassningsprogram som använder sig av resultatet av en lokal regressionsskog (RF) röstningsmetod. I det föreslagna systemet används samstämmigheten mellan de lokala RF:s röster i var och en av flera översegmenterade regioner för att fastställa tillförlitligheten i att förutsäga var landmärkena är placerade. Det senare är vad vi kallar regional prediktiv kraft (RPP). Därefter anpassar vi en holistisk röstningsmetod (kaskad innebär regression baserad på slumpmässiga ormbunkar) genom att sätta vikter på rösterna för varje ormbunke enligt RPP i de regioner som används i ormbunken tester. Den föreslagna metoden visar överlägsen prestanda jämfört med befintliga modeller för ansiktsjustering i de mest utmanande datamängderna (COFW och 300-W). Dessutom kan den också med hög noggrannhet (72,4 % överlappningsförhållande) uppskatta vilka bildområden som hör till ansikte eller icke-ansikte objekt, på de kraftigt ockluderade bilderna av COFW data set, utan uttrycklig ocklusion modellering. Index Terms-Face anpassning, ocklusion, slumpmässig skog, kaskad pose regression, modell anpassning.
Med tanke på ocklusioner täcker ofta en region, i stället för synlighet annotation, Yang et, al. REF använde konsekvensen av röster i den lokala regressionsskogen i flera översegmenterade regioner för att få ett förtroendevärde för varje pixel, som kallas regional förutsägelsekraft (RPP).
Robust Face Alignment Under Occlusion via Regional Predictive Power Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}