Ramen för Cascade-regression har visat sig vara effektiv för att upptäcka landmärken i ansiktet. Den börjar från en inledande ansiktsform och förutspår gradvis ansiktsform uppdateringen från de lokala utseende funktioner för att generera ansiktet landmärke platser i nästa iteration till konvergens. I detta dokument förbättrar vi ramverket för kaskadregression och föreslår Constomed Joint Cascade Regression Framework (CJCRF) för samtidig igenkänning av ansiktsåtgärder och upptäckt av ansiktsmarkörer, som är två relaterade ansiktsanalysuppgifter, men sällan utnyttjas tillsammans. I synnerhet lär vi oss först relationerna mellan ansiktsaction enheter och ansiktsformer som en begränsning. Sedan, i den föreslagna begränsade gemensamma kaskad regression ram, med hjälp av begränsningen, vi iterativt uppdatera ansiktet landmärke platser och åtgärdsenheten aktivering sannolikheter fram till konvergens. Experimentella resultat visar att de sammanflätade relationerna mellan ansiktsaction enheter och ansiktsformer ökar prestandan för både ansiktsaction enhet igenkänning och ansikts landmärke upptäckt. De experimentella resultaten visar också hur effektiv den föreslagna metoden är i jämförelse med de senaste verken.
Wu REF utnyttjade gemensamma åtgärder enhet upptäckt och ansikts landmärke lokalisering och visade att begränsningarna kan förbättra både AU och landmärke upptäckt.
Constrained Joint Cascade Regression Framework for Simultaneous Facial Action Unit Recognition and Facial Landmark Detection
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}