用于计算机视觉的高保真合成人脸框架
计算机视觉与模式识别
2020-07-17 v1 机器学习
摘要
人脸分析是计算机视觉的核心应用之一，其任务包括关键点对齐、头部姿态估计、表情识别以及人脸识别等。然而，构建可靠方法需要耗时的数据收集以及往往更耗时的手动标注，且标注可能不可靠。在我们的工作中，我们提出合成此类人脸数据，包括几乎不可能通过手动标注以合成数据所可能达到的一致性与规模获取的 ground truth 标注。我们使用参数化人脸模型与手工制作的素材，使我们能够生成具有空前质量与多样性（形状、纹理、表情、姿态、光照和头发的变化）的训练数据。
引用
@article{arxiv.2007.08364,
title = {A high fidelity synthetic face framework for computer vision},
author = {Tadas Baltrusaitis and Erroll Wood and Virginia Estellers and Charlie Hewitt and Sebastian Dziadzio and Marek Kowalski and Matthew Johnson and Thomas J. Cashman and Jamie Shotton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08364},
year = {2020}
}