CenterFace：以人脸为点实现联合人脸检测与对齐
计算机视觉与模式识别
2019-11-12 v1
摘要
在非受限环境中的人脸检测与对齐通常部署在存储有限且算力较低的边缘设备上。本文提出一种名为 CenterFace 的单阶段方法，以实时速度和高精度同时预测人脸框与关键点位置。所提方法亦属于无锚框类别。这通过以下方式实现：(a) 通过语义图学习人脸存在概率，(b) 为每个可能包含人脸的位置学习边界框、偏移量和五个关键点。具体而言，该方法在单 CPU 核心上可实时运行，对 VGA 分辨率图像使用 NVIDIA 2080TI 可达 200 FPS，同时能取得优越精度（WIDER FACE Val/Test-Easy: 0.935/0.932，Medium: 0.924/0.921，Hard: 0.875/0.873，以及 FDDB discontinuous: 0.980，continuous: 0.732）。CenterFace 的演示可在 https://github.com/Star-Clouds/CenterFace 获取。
引用
@article{arxiv.1911.03599,
title = {CenterFace: Joint Face Detection and Alignment Using Face as Point},
author = {Yuanyuan Xu and Wan Yan and Haixin Sun and Genke Yang and Jiliang Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.03599},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 3 figures. A demo of CenterFace can be available at https://github.com/Star-Clouds/CenterFace