Abstract-Face detektering och anpassning i okonstruerad miljö är utmanande på grund av olika poser, belysningar och ocklusioner. Nyligen genomförda studier visar att djupt lärande kan ge imponerande resultat på dessa två uppgifter. I detta brev föreslår vi en djup kaskad ram för multitask som utnyttjar det inneboende sambandet mellan detektion och anpassning för att öka deras prestanda. I synnerhet, vårt ramverk utnyttjar en kaskad arkitektur med tre faser av noggrant utformade djupa konvolutionella nätverk för att förutsäga ansikte och landmärke läge på ett grovt till fint sätt. Dessutom föreslår vi en ny strategi för hård provbrytning online som ytterligare förbättrar prestandan i praktiken. Vår metod uppnår överlägsen noggrannhet över toppmoderna tekniker på utmanande ansiktsdetekteringsdata och riktmärken och WIDER FACE-riktmärken för ansiktsdetektering, och noterade ansiktsmarkeringar i det vilda riktmärket för ansiktsjustering, samtidigt som den håller realtidsprestanda. Index Terms-Cascated convolutional neural network (CNN), ansiktsjustering, ansiktsdetektion.
MTCNN Ref föreslog att man gemensamt skulle lösa detektering och anpassning av ansiktet med hjälp av flera CNN med flera arbetsuppgifter.
Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}