基于几何变换人脸聚合的鲁棒人脸关键点检测
计算机视觉与模式识别
2020-01-10 v1
摘要
在本工作中，我们提出一种解决人脸关键点检测问题的实用方法。所提方法能够处理在丰富形状形变下的大形状与表观变化。为处理形状变化，我们为方法配备了变换后人脸图像的聚合。所提框架仅使用给定的一张人脸图像生成不同的变换人脸。该方法利用了输入域中微小但精心设计的几何变换可欺骗深度人脸识别模型这一事实。我们提出三种生成变换人脸的方法，其中两种通过对抗攻击进行变换，另一种使用已知变换。聚合变换人脸提供了一种更鲁棒的关键点检测方法，能够捕捉人脸形状更重要形变与变化。我们的方法在基准数据集 AFLW、300-W 和 COFW 上相比最先进方法展示了优越性。
引用
@article{arxiv.2001.03113,
title = {Robust Facial Landmark Detection via Aggregation on Geometrically Manipulated Faces},
author = {Seyed Mehdi Iranmanesh and Ali Dabouei and Sobhan Soleymani and Hadi Kazemi and Nasser M. Nasrabadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03113},
year = {2020}
}