Ansiktsdetektion har väckt stor uppmärksamhet under de senaste årtiondena sedan Violas och Jones banbrytande arbete. Medan många undersekvenser har förbättrat arbetet med kraftfullare inlärningsalgoritmer, kan funktionsrepresentationen som används för ansiktsdetektering fortfarande inte möta efterfrågan på effektiv och effektiv hantering av ansikten med stort utseende varians i det vilda. För att lösa denna flaskhals, lånar vi begreppet kanalfunktioner till ansikte detektion domän, som utvidgar bildkanalen till olika typer som gradient magnitud och orienterad gradient histogram och därmed kodar rik information i en enkel form. Vi antar en ny variant som kallas aggregerade kanalfunktioner, gör en fullständig undersökning av funktionsdesign, och upptäcka en flerskalig version av funktioner med bättre prestanda. För att hantera scener av ansikten i det vilda, föreslår vi en multi-view detektion strategi med poäng om-rankning och detektion justering. Efter inlärningsrörledningarna i Viola-Jones ramverk visar multi-view ansiktsdetektorn med hjälp av aggregerade kanalfunktioner konkurrenskraftiga prestanda mot toppmoderna algoritmer på AFW- och FDDB-testapparater, medan den körs på 42 FPS på VGA-bilder.
Aggregerade kanalfunktioner REF introduceras också för att lösa problem med ansiktsdetektering med flera vyer.
Aggregate channel features for multi-view face detection
{'venue': 'IEEE International Joint Conference on Biometrics', 'journal': 'IEEE International Joint Conference on Biometrics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}