I det här dokumentet föreslår vi ett system för övervakning av initialisering av kaskadiserad ansiktsjustering baserad på en uttrycklig uppskattning av huvudposen. Vi undersöker först misslyckanden i de flesta toppmoderna lösningar och observerar att dessa misslyckanden ofta delar en gemensam global egendom, d.v.s. Huvudet pose variation är oftast stor. Inspirerad av detta föreslår vi en djup convolutional nätverksmodell för tillförlitlig och korrekt huvud pose uppskattning. Istället för att använda en genomsnittlig ansiktsform, eller slumpmässigt utvalda former för kaskad ansiktsjustering initialisering, föreslår vi två system för att generera initiering: den första bygger på att projicera en genomsnittlig 3D-ansiktsform (representerad av 3D-ansiktsmarkeringar) på 2D-bild under den uppskattade huvudposen; den andra söker närmaste grannformer från en utbildning som enligt huvudet utgör avstånd. Genom att göra detta kommer initieringen närmare den faktiska formen, vilket ökar möjligheten till konvergens och i sin tur förbättrar prestandan för ansiktsjusteringen. Vi demonstrerar den föreslagna metoden på riktmärket 300W dataset och visar mycket konkurrenskraftiga prestanda i både huvudet utgör uppskattning och ansiktsjustering.
REF använda huvudet pose uppskattningsmetod för att anpassa ansiktsdrag.
Face Alignment Assisted by Head Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}