Metoder för okonstruerad ansiktsjustering måste uppfylla två krav: de får inte förlita sig på korrekt initiering/ansiktsdetektering och de bör prestera lika bra för hela spektrumet av ansiktsposer. Såvitt vi vet finns det inga metoder som uppfyller dessa krav i tillfredsställande utsträckning, och i detta dokument föreslår vi Convolutional Aggregation of Local Evidence (CALE), en konvolutional neural Network (CNN) arkitektur särskilt utformad för att ta itu med dem båda. I synnerhet, för att ta bort kravet på korrekt ansiktsdetektering, vårt system utför först ansiktsdel upptäckt, vilket ger förtroende poäng för platsen för varje ansikts landmärken (lokala bevis). Därefter aggregeras dessa poängkartor tillsammans med tidiga CNN-funktioner av vårt system genom gemensam regression för att förfina landmärkenas läge. Förutom att spela rollen som en grafisk modell, CNN regression är en viktig del av vårt system, guidar nätverket att förlita sig på sammanhang för att förutsäga platsen för ockluded landmärken, vanligtvis påträffas i mycket stora poser. Hela systemet är utbildat från början till slut med mellanliggande tillsyn. När vår metod appliceras på AFLW-PIFA, det mest utmanande testet för anpassning av ansiktet till dags dato, ger vår metod mer än 50% ökning av lokaliseringsnoggrannheten jämfört med andra nyligen publicerade metoder för stor pose-anpassning. Utöver mänskliga ansikten visar vi också att CALE är effektivt när det gäller att hantera mycket stora förändringar i form och utseende, som vanligtvis förekommer i djuransikten.
CALE REF är en tvåstegsmodell för konvolutionell aggregation för att aggregera poängkartor som förutses av detektionssteget tillsammans med tidiga CNN-funktioner för slutlig värmekartaregression.
Convolutional aggregation of local evidence for large pose face alignment
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}