Abstract-Vi föreslår en ny algoritm för att upptäcka ansiktspunkter i frontal och nära frontal ansiktsbilder. Den kombinerar ett regressionsbaserat tillvägagångssätt med en probabilistisk grafisk modellbaserad ansiktsformsmodell som begränsar sökandet till antropomorfiskt konsekventa regioner. Medan de flesta regressionsbaserade metoder utför en sekventiell approximation av målplatsen, upptäcker vår algoritm målplatsen genom att aggregera de uppskattningar som erhållits från stochastiskt utvalda lokala utseende information till en enda robust förutsägelse. Det underliggande antagandet är att genom att aggregera de olika uppskattningarna, deras fel kommer att ta bort så länge regressören indata är okorrelerade. När detta nya perspektiv väl har antagits omformuleras problemet som hur man optimalt väljer ut de testplatser över vilka regressörerna utvärderas. Vi föreslår att den regressionsbaserade modellen utvidgas för att ge ett kvalitetsmått på varje förutsägelse och använda formmodellen för att begränsa och korrigera provtagningsområdet. Vårt tillvägagångssätt kombinerar den låga beräkningskostnaden som är typisk för regressionsbaserade tillvägagångssätt med robustheten hos uttömmande sökmetoder. Den föreslagna algoritmen testades på över 7 500 bilder från fem databaser. Resultaten visade en betydande förbättring jämfört med den nuvarande tekniken.
Detta kan göras genom att använda en formmodell för att antingen begränsa sökregionen (se REF ), eller genom att korrigera de uppskattningar som erhållits under den lokala sökningen.
Local Evidence Aggregation for Regression-Based Facial Point Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}