Unbeschränkte Gesichtsausrichtung durch kaskadierte zusammengesetzte Lernverfahren

Wir präsentieren einen praktischen Ansatz zur Lösung des Problems der unbeschränkten Gesichtsalignment für ein einzelnes Bild. In unserem unbeschränkten Szenario müssen wir große Form- und Erscheinungsvarianzen unter extremen Kopfneigungen sowie komplexen Formverzerrungen bewältigen. Um kaskadierte Regressoren mit der Fähigkeit auszustatten, globale Formvariationen und unregelmäßige Beziehungen zwischen Erscheinung und Form in der unbeschränkten Umgebung zu handhaben, unterteilen wir den Optimierungsraum in mehrere Domänen homogener Abstiegsgeschwindigkeit und schätzen die Form als Kombination von Schätzungen mehrerer domänen-spezifischer Regressoren. Durch ein speziell formuliertes Lernziel und eine neuartige Baumteilungsfunktion ist unser Ansatz in der Lage, eine robuste und sinnvolle Kombination zu schätzen. Zusätzlich erreicht unsere Architektur eine state-of-the-art Genauigkeit im Vergleich zu bestehenden Methoden und ist gleichzeitig eine effiziente Lösung (350 FPS), was auf den on-the-fly-Domänen-Ausschluss und die Fähigkeit zurückzuführen ist, schnelle Pixelmerkmale effizient zu nutzen.