17日前

顔面ランドマーク検出のためのディープ構造化予測

Lisha Chen, Hui Su, Qiang Ji
顔面ランドマーク検出のためのディープ構造化予測
要約

従来の深層学習に基づく顔部特徴点検出手法は優れた性能を達成している。しかし、これらの手法は特徴点間の構造的依存関係を明示的に組み込んでいないため、特徴点間の幾何学的関係を保持することができず、困難な条件下や未知のデータに対して十分な一般化能力を発揮できない。本稿では、深層畳み込みネットワークと条件付き確率場(Conditional Random Field: CRF)を組み合わせた、構造的顔部特徴点検出のための新規手法を提案する。実験により、特に大角度のポーズやオクルージョンを含む困難なデータセットにおいて、従来の最先端手法と比較して優れた性能、特に優れた一般化能力を示したことを実証した。

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