Abstract Platserna för ansiktsmarkeringar runt ansiktskomponenter och ansiktskontur fångar stela och icke-rigida ansiktsdeformationer på grund av huvudrörelser och ansiktsuttryck. De är därför viktiga för olika ansiktsanalyser. Många landmärkesalgoritmer har utvecklats för att automatiskt upptäcka dessa nyckelpunkter genom åren, och i det här dokumentet gör vi en omfattande översyn av dem. Vi klassificerar landmärkesalgoritmer för ansiktet i tre huvudkategorier: holistiska metoder, Constraved Local Model (CLM)-metoder och regressionsbaserade metoder. De skiljer sig åt i sätt att utnyttja ansiktet utseende och form information. De holistiska metoderna bygger explicit modeller för att representera det globala ansiktsutseendet och forma information. De CLMs uttryckligen utnyttja den globala form modellen men bygga de lokala utseende modeller. De regressionsbaserade metoderna fångar implicit ansiktsform och utseende information. För algoritmer inom varje kategori diskuterar vi deras underliggande teorier samt deras skillnader. Vi jämför också deras prestationer på både kontrollerade och i de vilda riktvärden dataset, under varierande ansiktsuttryck, huvudposer, och ocklusion. Baserat på utvärderingarna pekar vi på deras respektive styrkor och svagheter. Det finns också en sep-
Den föreslagna metoden är relaterad till regressionsbaserade metoder för nyckelpunkt lokalisering REF.
Facial Landmark Detection: a Literature Survey
{'venue': 'International Journal on Computer Vision, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}