論文の概要: Small Noisy and Perspective Face Detection using Deformable Symmetric
Gabor Wavelet Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16164v1
- Date: Fri, 30 Oct 2020 10:07:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 16:52:15.284572
- Title: Small Noisy and Perspective Face Detection using Deformable Symmetric
Gabor Wavelet Network
- Title（参考訳）: 変形型対称ガボールウェーブレットネットワークを用いた小型雑音・遠近的顔検出
- Authors: Sherzod Salokhiddinov, Seungkyu Lee
- Abstract要約: 低解像度画像における顔検出のための変形可能な対称ガボルウェーブレット・ネットワーク・フェース・モデルを提案する。
本モデルでは, 面モデルの回転, 翻訳, 拡張, パースペクティブ, 部分変形量を対称性制約で最適化する。
低解像度の顔画像データセットとビデオによる実験結果から,有望な顔検出と追跡結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face detection and tracking in low resolution image is not a trivial task due
to the limitation in the appearance features for face characterization.
Moreover, facial expression gives additional distortion on this small and noisy
face. In this paper, we propose deformable symmetric Gabor wavelet network face
model for face detection in low resolution image. Our model optimizes the
rotation, translation, dilation, perspective and partial deformation amount of
the face model with symmetry constraints. Symmetry constraints help our model
to be more robust to noise and distortion. Experimental results on our low
resolution face image dataset and videos show promising face detection and
tracking results under various challenging conditions.
- Abstract（参考訳）: 低解像度画像における顔検出と追跡は、顔キャラクタリゼーションの外観特徴の制限のため、ささいな作業ではない。
さらに、表情は、この小さくノイズの多い顔にさらなる歪みを与える。
本稿では,低解像度画像における顔検出のための変形可能な対称ガボルウェーブレットネットワークモデルを提案する。
本モデルでは, 面モデルの回転, 翻訳, 拡張, 視点, 部分変形量を対称性制約で最適化する。
対称性の制約は、モデルがノイズや歪みに対してより堅牢になるのに役立つ。
低解像度の顔画像データセットとビデオによる実験結果から,様々な困難条件下での有望な顔検出と追跡結果が得られた。
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