头部姿态估计辅助的人脸对齐
计算机视觉与模式识别
2015-07-21 v2
摘要
本文提出一种基于显式头部姿态估计的监督式初始化方案，用于级联人脸对齐。我们首先研究了大多数当前最优人脸对齐方法的失败案例，并观察到这些失败往往具有一个共同的全局特性，即头部姿态变化通常较大。受此启发，我们提出一个深度卷积网络模型，用于可靠且准确的头部姿态估计。我们没有使用平均人脸形状或随机选择的形状来初始化级联人脸对齐，而是提出了两种生成初始化的方案：第一种方案依赖于将平均三维人脸形状（由三维面部标志点表示）在估计的头部姿态下投影到二维图像上；第二种方案根据头部姿态距离从训练集中搜索最近邻形状。通过这样做，初始化更接近实际形状，从而提高了收敛的可能性，进而改善了人脸对齐性能。我们在基准数据集 300W 上演示了所提出的方法，并在头部姿态估计和人脸对齐两方面均展示了极具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.1507.03148,
title = {Face Alignment Assisted by Head Pose Estimation},
author = {Heng Yang and Wenxuan Mou and Yichi Zhang and Ioannis Patras and Hatice Gunes and Peter Robinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.03148},
year = {2015}
}
备注
Accepted by BMVC2015