Detektion av nyckelpunkter är ett av de viktigaste stegen i förbehandlingen av uppgifter som ansiktsmodellering, igenkänning och verifiering. I detta dokument presenterar vi en iterativ metod för Keypoint Estimation och Pose förutsägelse av okonstruerade ansikten genom Learning Efficient H-CNN Regressorer (KEPLER) för att ta itu med problemet med ansiktsanpassning. Den senaste tidens metoder har visat på förbättringar när det gäller att upptäcka face keypoints genom att använda Convolution Neural Networks (CNN). Även om en enkel feed framåt neurala nätverk kan lära kartläggningen mellan ingång och utgående utrymmen, det kan inte lära sig de inneboende strukturella beroenden. Vi presenterar en ny arkitektur som kallas H-CNN (Heatmap-CNN) som fångar upp strukturerade globala och lokala funktioner och därmed gynnar korrekt keypoint detecion. H-CNN är gemensamt utbildad på synlighet, fiducials och 3D-pose av ansiktet. När iterationerna fortsätter minskar felet vilket gör gradienterna små och därmed kräver effektiv utbildning av DCNN för att mildra detta. KEPLER utför globala korrigeringar i pose och fiducials för de första fyra iterationerna följt av lokala korrigeringar i ett senare skede. Som en biprodukt ger KEPLER också 3D pose (pitch, gir och rulle) av ansiktet korrekt. I detta dokument visar vi att utan att använda någon 3D-information, KEPLER överträffar toppmoderna metoder för anpassning till utmanande datauppsättningar som AFW [38] och AFLW [17].
I REF face keypoints detektion och pose förutsägelse uppnås genom att lära sig effektiva regressorer genom en ursprunglig neural arkitektur som heter Heatmap CNN, som kan extrahera både globala och lokala funktioner för att förbättra förutsägelsens tillförlitlighet.
KEPLER: Keypoint and Pose Estimation of Unconstrained Faces by Learning Efficient H-CNN Regressors
{'venue': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'journal': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}