Abstract-A jämförelse av flera metoder som använder graf matchning och kaskadfiltrering för landmärke lokalisering i 3D ansiktsdata presenteras. För den första metoden använder vi den strukturella grafen som matchar algoritmen "avslappning genom eliminering" med hjälp av en enkel "avstånd till lokala plan" nod egenskap och en "Euclidean avstånd" båge egenskap. Efter grafmatchningsprocessen har eliminerat osannolika kandidater, är den mest sannolika trillingen vald, genom uttömmande sökning, som minsta Mahalanobis avstånd över ett sexdimensionellt utrymme, vilket motsvarar tre nodvariabler och tre bågevariabler. En andra metod använder toppmoderna poseinvarianta funktionsdeskriptorer inbäddade i ett kaskadfilter för att lokalisera nosspetsen. Därefter appliceras lokal grafmatchning för att lokalisera de inre hörnen. Vi utvärderar våra system genom att beräkna rotens kvadratfel på uppskattade landmärken mot landmärkeslokaliseringar i databasen 3D Face Recognition Grand Challenge. Vårt bästa system, som använder en ny pose-invariant form deskriptor, poäng 99,77% framgångsrik lokalisering av näsan och 96,82% framgångsrik lokalisering av ögonen.
Romero och Pears REF jämförde strukturell grafmatchning och kaskadfiltrering på landmärkeslokalisering i 3D-ansiktsdata.
Landmark Localisation in 3D Face Data
{'venue': '2009 Sixth IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance', 'journal': '2009 Sixth IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}