Det har skett enorma förbättringar när det gäller att upptäcka landmärken i ansiktet på allmänna "i-the-wild" bilder. Det är dock fortfarande svårt att upptäcka ansiktsmärken på bilder med svår ocklusion och bilder med stora huvudposer (t.ex. profilansikte). Faktum är att de befintliga algoritmerna vanligtvis bara kan hantera en av dem. I detta arbete föreslår vi en enhetlig robust kaskad regressionsram som kan hantera både bilder med svår ocklusion och bilder med stora huvudposer. Närmare bestämt förutser metoden iterativt landmärkesocklusionerna och landmärkesplatserna. För ocklusionsberäkning, istället för att direkt förutsäga de binära ocklusionsvektorerna, introducerar vi en övervakad regressionsmetod som gradvis uppdaterar landmärkessynlighetsannolikheterna i varje iteration för att uppnå robusthet. Dessutom lägger vi uttryckligen till ocklusionsmönster som ett hinder för att förbättra resultatet av ocklusionsprognoser. För landmärkesdetektering kombinerar vi landmärkessynbarhetssannolikheterna, det lokala utseendet och de lokala formerna för att iterativt uppdatera sina positioner. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden är betydligt bättre än toppmoderna verk på bilder med svår ocklusion och bilder med stora huvudposer. Det är också jämförbart med andra metoder på allmänna "i-the-wild" bilder.
Eftersom icke-frontala ansikten är en typ av ocklusioner, Wu och Ji REF föreslog en enhetlig robust kaskad regression ram som kan hantera både bilder med svår ocklusion och bilder med stort huvud poser genom att iterativt förutsäga landmärket synliga status och landmärke platser.
Robust Facial Landmark Detection Under Significant Head Poses and Occlusion
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}