Abstract-En stor mängd utbildningsdata är vanligtvis avgörande för framgångsrikt övervakat lärande. Uppgiften att tillhandahålla utbildningsprover är dock ofta tidskrävande, vilket innebär en hel del tröttsamt manuellt arbete. Dessutom är mängden utbildningsdata ofta begränsad. Som ett alternativ diskuterar vi i detta dokument hur man bäst kan öka tillgängliga data för tillämpning av automatisk landmärkesdetektering i ansiktet. Vi föreslår att man använder en 3D morfabel ansiktsmodell för att skapa syntetiserade ansikten för en regressionsbaserad detektorutbildning. Med hjälp av de stora syntetiska träningsdata visar sig den lärda detektorn ha en bättre förmåga att upptäcka landmärkena i ett ansikte med posevariationer. Dessutom ger den synthesized träningsdata uppsättningen exakta och konsekventa landmärken automatiskt jämfört med landmärken kommenteras manuellt, särskilt för ockluded ansiktsdelar. De syntetiska data och verkliga data är från olika domäner; därför den detektor tränas med endast syntetiserade ansikten inte generalisera väl till verkliga ansikten. För att hantera detta problem, föreslår vi en kaskad samarbetande regressionsalgoritm, som genererar en kaskad form updater som har förmågan att övervinna de svårigheter som orsakas av pose variationer, samt uppnå bättre noggrannhet när den tillämpas på verkliga ansikten. Utbildningen baseras på en blandning av
Feng et al. (Feng m.fl.) föreslog en kaskad samverkan regression tränas med hjälp av en blandning av syntetiska och verkliga bilder REF.
Cascaded Collaborative Regression for Robust Facial Landmark Detection Trained Using a Mixture of Synthetic and Real Images With Dynamic Weighting
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}