Ansiktsfunktionsspårning är ett aktivt område i datorseende på grund av dess relevans för många applikationer. Det är en icke-trivial uppgift, eftersom ansikten kan ha varierande ansiktsuttryck, poser eller ocklusioner. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att föreslå en tidigare modell för ansiktsform som är konstruerad utifrån de begränsade Boltzmann-maskinerna (RBM) och deras varianter. Specifikt, vi först konstruera en modell baserad på Deep Belief Networks för att fånga ansiktsform variationer på grund av varierande ansiktsuttryck för nära fronten vy. För att hantera pose-variationer, är frontal ansikte form tidigare modell införlivas i en 3-vägs RBM modell som kan fånga förhållandet mellan frontal ansikte former och icke-frontal ansikte former. Slutligen introducerar vi metoder för att systematiskt kombinera ansikte form tidigare modeller med bildmätningar av ansiktsfunktionspunkter. Experiment på referensdatabaser visar att med den föreslagna metoden, ansiktsfunktionspunkter kan spåras robust och exakt även om ansikten har betydande ansiktsuttryck och poser.
Wu och Ji REF utforskade djup tro nätverk och 3-vägs begränsad Boltzmann maskin för ansiktsfunktion spårning.
Facial Feature Tracking Under Varying Facial Expressions and Face Poses Based on Restricted Boltzmann Machines
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}