Multi-view ansiktsdetektion i öppen miljö är en utmanande uppgift på grund av olika variationer av ansikte utseende och former. De flesta multi-view ansikte detektorer beror på flera modeller och organisera dem i parallell, pyramid eller träd struktur, som kompromissar mellan noggrannhet och tid-kostnad. Med sikte på en mer gynnsam multi-view ansikte detektor, föreslår vi en ny tratt-strukturerad kaskad (FuSt) detektion ram. I en grov-till-fin smak, vår FuSt består av, från topp till botten, 1) flera vy-specifika snabb LAB kaskade för extremt snabb ansikte förslag, 2) flera grov MLP kaskade för ytterligare kandidat fönsterverifiering, och 3) en enhetlig fin MLP kaskade med formindexerade funktioner för exakt ansiktsdetektering. Jämfört med andra strukturer, å ena sidan, den föreslagna använder flera beräkningseffektiva distribuerade klassificeringar för att föreslå ett litet antal kandidatfönster men med ett högt minne av multi-view ansikten. Å andra sidan, genom att använda en enhetlig MLP kaskade för att undersöka förslag av alla vyer i en centraliserad stil, ger det en gynnsam lösning för multiview ansikte upptäckt med hög noggrannhet och låg tidskostnad. Dessutom är FuSt-detektorn uppriktningsmedveten och utför en grov ansiktsdelsförutsägelse som är fördelaktig för efterföljande ansiktsinställning. Omfattande experiment på två utmanande dataset, FDDB och AFW, visar effektiviteten hos vår FuSt-detektor i både noggrannhet och hastighet.
Med målet att träna en robust multi-view ansikte detektor, föreslår REF en tratt-strukturerad kaskad (FuSt) detektion modul.
Funnel-Structured Cascade for Multi-View Face Detection with Alignment-Awareness
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}