基于多尺度局部块回归的由粗到细人脸对齐
计算机视觉与模式识别
2015-11-17 v1
摘要
面部标志点定位在人脸识别与分析应用中起着重要作用。本文简要介绍一种结合神经网络与序列回归的由粗到细流程。首先，将全局卷积网络应用于整体人脸图像以给出初始标志点预测。然后裁剪多尺度局部图像块金字塔，分别输入到每个标志点的新网络中以精炼预测。由于精炼网络输出比输入更精确的位置估计，此过程可重复数次直至估计收敛。我们在300-W数据集[11]上评估系统，其优于近期的最先进方法。
引用
@article{arxiv.1511.04901,
title = {Coarse-to-fine Face Alignment with Multi-Scale Local Patch Regression},
author = {Zhiao Huang and Erjin Zhou and Zhimin Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.04901},
year = {2015}
}