基于三元插值特征的人脸与羊脸关键点定位
计算机视觉与模式识别
2015-09-17 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种用于定位人脸和羊脸关键点的方法。我们引入了一种称为三元插值特征的新特征提取方案，用于级联形状回归框架的每次迭代中。给定一个估计的形状，即使头部姿态变化很大且面部关键点非常稀疏分布，它也能够从相似的语义位置提取特征。此外，我们研究了训练数据不平衡对模型性能的影响，并提出了一种训练样本增强方案，为少数类的训练样本生成更多的初始化。更具体地说，训练样本的增强数量被设定为与样本位置处拟合概率密度函数的值负相关。我们在人脸和羊脸关键点定位任务上评估了所提出的方案。在基准 300w 人脸数据集上，我们展示了所提方法的优势，并表现出与其他方法相比极具竞争力的性能。在一个新创建的羊脸数据集上，尽管我们只有有限数量的训练样本且标注了一组稀疏的关键点，我们仍获得了非常好的性能。
引用
@article{arxiv.1509.04954,
title = {Human and Sheep Facial Landmarks Localisation by Triplet Interpolated Features},
author = {Heng Yang and Renqiao Zhang and Peter Robinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.04954},
year = {2015}
}
备注
submitted to WACV2016