Vi presenterar en ny gränsmedveten algoritm för ansiktsjustering genom att använda gränslinjer som den geometriska strukturen i ett mänskligt ansikte för att hjälpa ansiktets landmärkeslokalisering. Till skillnad från den konventionella värmekartan baserad metod och regression baserad metod, vår strategi härleder ansikte landmärken från gränslinjer som tar bort tvetydigheter i landmärkesdefinitionen. Tre frågor utforskas och besvaras genom detta arbete: 1. Varför använda gräns? 2. Utgångspunkten är följande: Hur använder man gräns? 3. Vad är det som händer? Vad är sambandet mellan gränsuppskattning och lokalisering av landmärken? Vår gränsaware ansikte anpassningsalgoritm uppnår 3.49% medelvärde fel på 300-W Fullset, vilket överträffar state-of-the-art metoder med stor marginal. Vår metod kan också enkelt integrera information från andra datauppsättningar. Genom att använda gränsinformation av 300-W dataset, vår metod uppnår 3,92% medelvärde fel med 0,39% felfrekvens på COFW dataset, och 1,25% medelvärde fel på AFLW-Full dataset. Dessutom föreslår vi en ny datauppsättning WFLW för att förena utbildning och testning över olika faktorer, inklusive poser, uttryck, belysning, smink, ocklusioner och suddighet. Datauppsättning och modell är allmänt tillgängliga på https://wywu. github.io/projekt/LAB/LAB.html
REF härleder landmärken från gränslinjer, vilket hjälper till att avlägsna tvetydigheter i landmärkesdefinitionen.
Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}