論文の概要: Going Deeper Into Face Detection: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14983v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 20:18:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 10:33:42.273988
• Title: Going Deeper Into Face Detection: A Survey
• Title（参考訳）: 顔検出にもっと深く注ぐ:調査結果
• Authors: Shervin Minaee, Ping Luo, Zhe Lin, Kevin Bowyer
• Abstract要約: 顔検出は、多くの顔認識および顔分析システムの重要な第一歩です。 2012年、ディープニューラルネットワークを用いた画像分類における画期的な取り組みにより、顔検出のパラダイムは大きく変化した。 本研究では,最も代表的な深層学習に基づく顔検出手法について詳細に概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.711114908611563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face detection is a crucial first step in many facial recognition and face analysis systems. Early approaches for face detection were mainly based on classifiers built on top of hand-crafted features extracted from local image regions, such as Haar Cascades and Histogram of Oriented Gradients. However, these approaches were not powerful enough to achieve a high accuracy on images of from uncontrolled environments. With the breakthrough work in image classification using deep neural networks in 2012, there has been a huge paradigm shift in face detection. Inspired by the rapid progress of deep learning in computer vision, many deep learning based frameworks have been proposed for face detection over the past few years, achieving significant improvements in accuracy. In this work, we provide a detailed overview of some of the most representative deep learning based face detection methods by grouping them into a few major categories, and present their core architectural designs and accuracies on popular benchmarks. We also describe some of the most popular face detection datasets. Finally, we discuss some current challenges in the field, and suggest potential future research directions.
• Abstract（参考訳）: 顔検出は多くの顔認識および顔分析システムにおいて重要な第一歩である。 初期の顔検出のアプローチは、主に、Haar CascadesやHistogram of Oriented Gradientsなどの局所画像領域から抽出された手作りの特徴の上に構築された分類器に基づいていた。 しかし、これらの手法は制御されていない環境の画像に対して高い精度を達成するには不十分であった。 2012年、ディープニューラルネットワークを用いた画像分類における画期的な取り組みにより、顔検出のパラダイムは大きく変化した。 コンピュータビジョンにおけるディープラーニングの急速な進歩に触発されて、ここ数年で顔検出のために多くのディープラーニングベースのフレームワークが提案され、精度が大幅に向上した。 本稿では,最も代表的な深層学習に基づく顔検出手法について,いくつかの主要なカテゴリに分類して概説し,その中核となる設計と評価を一般的なベンチマークで示す。 また,最も人気のある顔検出データセットについても述べる。 最後に、この分野の現在の課題について議論し、今後の研究の方向性を示唆する。

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