Abstract-The utseende-baserat tillvägagångssätt för ansiktsdetektion har sett stora framsteg under de senaste åren. I detta tillvägagångssätt lär vi oss bildstatistiken som beskriver strukturmönstret (utseendet) för objektklassen som vi vill upptäcka, t.ex. ansiktet. Detta tillvägagångssätt har dock haft begränsad framgång när det gäller att ge en exakt och detaljerad beskrivning av de inre ansiktsdragen, dvs. ögon, bryn, näsa och mun. I allmänhet beror detta på den begränsade information som bärs av den inlärda statistiska modellen. Medan ansiktsmallen är relativt rik på textur, ansiktsdrag (t.ex. ögon, näsa och mun) inte bär tillräckligt diskriminerande information för att skilja dem från alla möjliga bakgrundsbilder. Vi löser detta problem genom att lägga till kontextinformation för varje ansiktsdrag i utformningen av den statistiska modellen. I det föreslagna tillvägagångssättet definierar kontextinformationen den bildstatistik som är mest korrelerad med omgivningen för varje ansiktskomponent. Detta innebär att när vi söker efter en ansikts- eller ansiktsfunktion, letar vi efter de platser som mest liknar funktionen men ändå är mest olik dess sammanhang. Denna olikhet med sammanhanget har tvingar detektorn att gravitera mot en exakt uppskattning av ansiktsfunktionens position. Att lära sig att diskriminera mellan funktions- och kontextmallar är dock svårt, eftersom sammanhanget och strukturen av ansiktsdrag varierar kraftigt under föränderliga uttryck, pose och belysning, och kan även likna varandra. Vi tar itu med detta problem med användningen av underklassindelningar. Vi härleder två algoritmer för att automatiskt dela upp träningsprover från varje ansiktsfunktion i en uppsättning underklasser, som var och en representerar en distinkt konstruktion av samma ansiktskomponent (t.ex. slutna eller öppna ögon) eller dess sammanhang (t.ex. olika frisyrer). Den första algoritmen är baserad på en särskiljande analysformulering. Den andra algoritmen är en förlängning av AdaBoost-metoden. Vi tillhandahåller omfattande experimentella resultat med hjälp av stillbilder och videosekvenser för totalt 3 930 bilder. Vi visar att resultaten är nästan lika bra som de som erhållits med manuell detektion.
Det arbete som utförs av Ding och Martinez Ref är särskilt relaterat till det föreslagna tillvägagångssättet.
Features versus Context: An Approach for Precise and Detailed Detection and Delineation of Faces and Facial Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}