OccFace：基于单点可见性的统一遮挡感知人脸关键点检测
计算机视觉与模式识别
2026-02-12 v1
摘要
在遮挡情况下准确检测人脸关键点仍具有挑战性，尤其是对于外观差异大、受旋转驱动自遮挡的人类面孔。现有检测器通常在处理遮挡时采用隐式方式，而不预测关键点的可见性，这些信息可为下游应用提供益处。我们提出 OccFace，一个面向通用人类面孔（包括人类、 stylized 角色以及其他非人类设计）的遮挡感知框架。OccFace 采用统一的 100 点布局和基于热图的主干网络，并添加遮挡模块，通过结合局部证据与跨关键点上下文，联合预测关键点坐标和单点可见性。可见性监督混合手动标注与基于关键点掩码的遮挡感知伪标签。我们还创建了一个遮挡感知评估套件，报告可见与遮挡关键点上的 NME，并通过 Occ AP、[email protected] 和 ROC-AUC 对可见性进行基准测试，同时提供一个标注了 100 个关键点和单点可见性的数据集。实验表明，在外部遮挡和大幅头部旋转情况下，OccFace 在遮挡区域表现出 improved 的鲁棒性，同时保持对可见关键点的准确性。
引用
@article{arxiv.2602.10728,
title = {OccFace: Unified Occlusion-Aware Facial Landmark Detection with Per-Point Visibility},
author = {Xinhao Xiang and Zhengxin Li and Saurav Dhakad and Theo Bancroft and Jiawei Zhang and Weiyang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.10728},
year = {2026}
}