2달 전

Boundary를 살펴보자: 경계 인식 얼굴 정렬 알고리즘

Wayne Wu; Chen Qian; Shuo Yang; Quan Wang; Yici Cai; Qiang Zhou
Boundary를 살펴보자: 경계 인식 얼굴 정렬 알고리즘
초록

우리는 인간 얼굴의 기하학적 구조로 경계선을 활용하여 얼굴 랜드마크 위치를 도와주는 새로운 경계 인식 얼굴 정렬 알고리즘을 제시합니다. 기존의 히트맵 기반 방법과 회귀 기반 방법과 달리, 우리의 접근 방식은 경계선에서 얼굴 랜드마크를 유도하여 랜드마크 정의의 모호성을 제거합니다. 이 연구는 다음과 같은 세 가지 질문을 탐구하고 답합니다: 1. 왜 경계선을 사용하는가? 2. 어떻게 경계선을 사용하는가? 3. 경계 추정과 랜드마크 위치화 사이의 관계는 무엇인가?우리의 경계 인식 얼굴 정렬 알고리즘은 300-W Fullset에서 평균 오차율 3.49%를 달성하여 최신 방법들보다 크게 우수한 성능을 보입니다. 또한, 우리의 방법은 다른 데이터셋의 정보를 쉽게 통합할 수 있습니다. 300-W 데이터셋의 경계 정보를 활용하여, COFW 데이터셋에서는 평균 오차율 3.92%와 실패율 0.39%, AFLW-Full 데이터셋에서는 평균 오차율 1.25%를 달성하였습니다.또한, 우리는 포즈, 표정, 조명, 화장, 가림, 흐림 등 다양한 요소에 대한 학습과 테스트를 통일하기 위한 새로운 데이터셋 WFLW(Why F**k Landmarks are so Weird)를 제안합니다. 이 데이터셋과 모델은 공개적으로 이용 가능하며, 자세한 내용은 https://wywu.github.io/projects/LAB/LAB.html 에서 확인할 수 있습니다.

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