Vi presenterar Hough Networks (HNs), en ny metod som kombinerar idén om Hough Forests (HF) [12] med Convolutional Neural Networks (CNN) [18]. Liknar HFs utför vi en samtidig klassificering och regression på tätt extraherade bildplåster. Men istället för en Random Forest (RF) använder vi en CNN som kan lära sig högre ordning funktioner representationer och inte förlitar sig på några handgjorda funktioner. Att applicera en CNN på en patch nivå har fördelen av resonemang om fler bilddetaljer och dessutom gör det möjligt att segmentera bilden i förgrund och bakgrund. Dessutom stöder strukturen i ett CNN en effektiv slutledning av patchar som extraheras från ett vanligt rutnät. Vi utvärderar HNs på två datorseende uppgifter: huvudet utgör uppskattning och ansiktsfunktion lokalisering. Vår metod uppnår minst toppmodern prestanda utan att offra mångsidighet som gör det möjligt att utöka till många andra applikationer.
Riegler m.fl. REF föreslog ett Hough Networks (HN) som kombinerar Hough Forests med CNN genom att utföra klassificering och regression samtidigt.
Hough Networks for Head Pose Estimation and Facial Feature Localization.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}