FoxNet：一种多人脸对齐方法
计算机视觉与模式识别
2019-05-16 v2
摘要
多人脸对齐旨在识别图像中多张人脸的几何结构，其性能对于诸多实际任务（如人脸识别、人脸跟踪与人脸动画）至关重要。本工作中，我们提出一种快速的自下而上多人脸对齐方法，可同时高精度定位多人的面部关键点。更具体地，我们的自下而上架构将关键点映射到高维空间，借此表示所有面部的 landmarks。通过对属于同一人脸的特征进行聚类，我们的方法可同步对齐多人的面部关键点。大量实验表明，我们的方法在多人脸关键点对齐任务中可取得高性能，同时模型极快。此外，我们提出一个新的多人脸数据集，用于比较自下而上人脸对齐方法与自上而下方法的速度与精度。我们的数据集公开于 https://github.com/AISAResearch/FoxNet
引用
@article{arxiv.1904.09758,
title = {FoxNet: A Multi-face Alignment Method},
author = {Yuxiang Wu and Zehua Cheng and Bin Huang and Yiming Chen and Xinghui Zhu and Weiyang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09758},
year = {2019}
}
备注
Accepted by the 26th IEEE International Conference on Image Processing(ICIP2019)