I det här dokumentet tar vi upp problemet med att upptäcka ansikte med flera vyer. Även om det har gjorts betydande forskning om detta problem, kräver nuvarande toppmoderna metoder för denna uppgift en anteckning av ansiktsmarkeringar, t.ex. TSM [25], eller annotering av ansikte utgör [28, 22]. De kräver också utbildning dussintals modeller för att helt fånga ansikten i alla riktningar, t.ex. 22 modeller i HeadHunter metod [22]. I detta dokument föreslår vi Deep Dense Face Detector (DDFD), en metod som inte kräver pose / markmark annotation och kan upptäcka ansikten i ett brett spektrum av orienteringar med hjälp av en enda modell baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk. Den föreslagna metoden har minimal komplexitet; till skillnad från andra metoder för att upptäcka föremål på senare tid [9] kräver den inte ytterligare komponenter såsom segmentering, regression av avgränsade rutor eller klassificering av SVM. Dessutom analyserade vi poäng av den föreslagna ansiktsdetektorn för ansikten i olika riktningar och fann att 1) den föreslagna metoden kan detektera ansikten från olika vinklar och kan hantera ocklusion i viss utsträckning, 2) det verkar finnas ett samband mellan fördelning av positiva exempel i träningssetet och poäng av den föreslagna ansiktsdetektorn. Det sistnämnda tyder på att den föreslagna metodens prestanda kan förbättras ytterligare genom att använda bättre provtagningsstrategier och mer sofistikerade metoder för dataförstärkning. Utvärderingar av populära referensdata för ansiktsdetektering visar att vår en modell av ansiktsdetektoralgoritm har liknande eller bättre prestanda jämfört med tidigare metoder, som är mer komplexa och kräver noteringar av antingen olika poser eller ansiktsmarkeringar.
Dessa metoder kan detektera ansikten i flera riktningar och poser, t.ex. Hoppa över det.
Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': "ICMR '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}