Vi föreslår en ny kaskad regressionsram för ansiktsjustering baserad på ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). I de flesta befintliga kaskad regressionsmetoder erhålls de formindexerade egenskaperna antingen genom handgjorda visuella deskriptorer eller genom att luta sig från de grunda modellerna. Denna inställning kan vara underoptimal för ansiktsinställningsuppgiften. För att lösa detta problem föreslår vi en end-toend CNN-arkitektur för att lära sig mycket diskriminerande formindexerade funktioner. För det första kodar vår djupa arkitektur bilden till högnivåfunktionskartor i samma storlek på bilden via tre huvudoperationer: convolution, pooling och dekonvolution. Sedan föreslår vi "Shape-Indexed Pooling" för att extrahera de djupa dragen från dessa hög nivå deskriptorer. Vi förfinar formen genom sekventiella regressioner genom att använda de djupformsindexerade funktionerna, som visar enastående prestanda. Vi föreslår också att lära sig sannolikhetsmasken för varje landmärke som kan användas för att välja initiering från formen utrymme. Omfattande utvärderingar av flera referensdatauppsättningar visar att den föreslagna djupa ramen uppvisar betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
REF föreslår en ny kaskad regressionsram för ansiktsjustering baserad på ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk.
Deep Cascaded Regression for Face Alignment
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}