遮挡相干性：遮挡人脸的检测与定位
计算机视觉与模式识别
2016-08-26 v2
摘要
遮挡物的存在显著影响目标识别精度。然而，遮挡通常被视为非结构化的噪声源，且针对遮挡物的显式模型落后于物体外观和形状的模型。本文中，我们描述了一种用于人脸检测和关键点定位的分层可变形部件模型，该模型显式地对部件遮挡进行建模。所提出的模型结构使得能够用大量合成遮挡实例来增强正训练数据。这使我们能够在判别训练模型中轻松融入遮挡模式的统计信息。我们在多个用于关键点定位和检测的基准上测试了该模型，包括具有显著遮挡的挑战性新数据集。我们发现，添加显式遮挡模型得到的检测系统在处理遮挡实例时优于现有方法，同时在无遮挡实例的检测和关键点定位中保持有竞争力的精度。
引用
@article{arxiv.1506.08347,
title = {Occlusion Coherence: Detecting and Localizing Occluded Faces},
author = {Golnaz Ghiasi and Charless C. Fowlkes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.08347},
year = {2016}
}