초록
단일 이미지에 대한 제약 없는 얼굴 정렬 문제를 해결하기 위한 실용적인 접근법을 제안한다. 본 연구에서 다루는 제약 없는 문제는 극한의 머리 자세와 풍부한 형태 변형 하에서 발생하는 큰 형태 및 외형의 변동성을 다뤄야 한다. 제약 없는 환경에서 전역 형태 변동과 비정규적인 외형-형태 관계를 처리할 수 있도록 계단식 회귀기( cascaded regressors)를 강화하기 위해, 최적화 공간을 동질적 하강 영역들로 분할하고, 여러 영역별 회귀기들의 추정치를 조합한 형태를 예측한다. 특별히 구성된 학습 목표와 새로운 트리 분할 함수를 통해, 본 방법은 강건하고 의미 있는 조합을 추정할 수 있다. 기존의 방법들에 비해 최고 수준의 정확도를 달성함과 동시에, 실시간 처리가 가능한 효율적인 솔루션(350 FPS)이기도 하다. 이는 실시간 도메인 제거 메커니즘과 빠른 픽셀 특징을 활용할 수 있는 능력 덕분이다.