I detta dokument föreslår vi Deep Alignment Network (DAN), en robust ansiktsjusteringsmetod baserad på en djup neural nätverksarkitektur. DAN består av flera steg, där varje steg förbättrar platserna för de ansiktsmarkeringar som uppskattats av föregående steg. Vår metod använder hela ansiktsbilder i alla skeden, i motsats till de nyligen föreslagna metoder för ansiktsjustering som förlitar sig på lokala patchar. Detta är möjligt tack vare användningen av landmärken värmekartor som ger visuell information om landmärken platser uppskattas i de tidigare stadierna av algoritmen. Användningen av hela ansiktsbilder istället för patcher tillåter DAN att hantera ansiktsbilder med stor variation i huvudpose och svåra initieringar. En omfattande utvärdering av två allmänt tillgängliga dataset visar att DAN minskar andelen hjärtsvikt med upp till 70 %. Vår metod har också lämnats in för utvärdering som en del av Menpo-utmaningen.
Vårt tillvägagångssätt bygger på arkitekturen Deep Alignment Network REF, som ursprungligen föreslogs för robust ansiktsanpassning.
Deep Alignment Network: A Convolutional Neural Network for Robust Face Alignment
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}