Abstrakt. Detta papper introducerar en ny realtidsalgoritm för ansikts landmärke spårning. Jämfört med detektion, spårning har både ytterligare utmaningar och möjligheter. Förmodligen den viktigaste aspekten inom detta område är att uppdatera en spårare modeller som spårning framsteg, även känd som inkrementell (ansikts) spårning. Även om detta bör resultera i mer exakt lokalisering, hur man gör detta online och i realtid utan att orsaka en tracker att driva är fortfarande en viktig öppen forskningsfråga. Vi tar upp denna fråga i det kaskaderade regressionsramverket, det senaste tillvägagångssättet för ansiktsmarkeringslokalisering. Eftersom inkrementellt lärande för kaskad regression är kostsamt föreslår vi ett mycket effektivare men lika exakt alternativ med kontinuerlig regression. Mer specifikt föreslår vi först kaskad kontinuerlig regression (CCR) och visa dess noggrannhet är likvärdig med den övervakade Descent Method. Vi härleder sedan inkrementella lärandeuppdateringar för CCR (iCR) och visar att det är en storleksordning snabbare än standard inkrementell inlärning för kaskad regression, vilket ger den tid som krävs för uppdateringen från sekunder ner till en bråkdel av en sekund, vilket möjliggör realtidsspårning. Slutligen utvärderar vi iCR och visar vikten av inkrementellt lärande för att uppnå toppmoderna resultat. Kod för vår iCR-kod finns tillgänglig på http://www.cs.nott.ac.uk/  påpsxes1
I online-inställningen föreslog REF en kaskad kontinuerlig regression som kan uppdateras stegvis.
Cascaded Continuous Regression for Real-time Incremental Face Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}