論文の概要: Robust and Precise Facial Landmark Detection by Self-Calibrated Pose Attention Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12328v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 02:51:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 16:44:00.696183
• Title: Robust and Precise Facial Landmark Detection by Self-Calibrated Pose Attention Network
• Title（参考訳）: 自己調整型ポーズアテンションネットワークによるロバストで精密な顔ランドマーク検出
• Authors: Jun Wan, Hui Xi, Jie Zhou, Zhihui Lai, Witold Pedrycz, Xu Wang and Hang Sun
• Abstract要約: より堅牢で正確な顔のランドマーク検出を実現するための半教師付きフレームワークを提案する。 より効果的な顔形状制約をモデル化するために,境界対応ランドマーク強度(BALI)フィールドを提案する。 自己キャリブレーション・ポース・アテンション(SCPA)モデルは、中間的監督を強制する自己学習型目標関数を提供するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.56802915291917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current fully-supervised facial landmark detection methods have progressed rapidly and achieved remarkable performance. However, they still suffer when coping with faces under large poses and heavy occlusions for inaccurate facial shape constraints and insufficient labeled training samples. In this paper, we propose a semi-supervised framework, i.e., a Self-Calibrated Pose Attention Network (SCPAN) to achieve more robust and precise facial landmark detection in challenging scenarios. To be specific, a Boundary-Aware Landmark Intensity (BALI) field is proposed to model more effective facial shape constraints by fusing boundary and landmark intensity field information. Moreover, a Self-Calibrated Pose Attention (SCPA) model is designed to provide a self-learned objective function that enforces intermediate supervision without label information by introducing a self-calibrated mechanism and a pose attention mask. We show that by integrating the BALI fields and SCPA model into a novel self-calibrated pose attention network, more facial prior knowledge can be learned and the detection accuracy and robustness of our method for faces with large poses and heavy occlusions have been improved. The experimental results obtained for challenging benchmark datasets demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in the literature.
• Abstract（参考訳）: 現在の完全に監視された顔ランドマーク検出法は急速に進歩し、目覚ましい性能を達成している。 しかし、大きなポーズで顔に対処したり、不正確な顔形状の制約やラベル付きトレーニングサンプルが不十分な場合、依然として苦しめられている。 本稿では,より堅牢で正確な顔のランドマーク検出を実現するための半教師付きフレームワーク,すなわち自己校正型姿勢注意ネットワーク(SCPAN)を提案する。 具体的には、境界線とランドマーク強度場情報を融合させることにより、より効果的な顔形状制約をモデル化する境界線対応ランドマーク強度(BALI)フィールドを提案する。 さらに、自己校正機構とポーズアテンションマスクを導入することにより、ラベル情報なしで中間管理を強制する自己学習型目標関数を提供するために、自己校正ポスアテンション(SCPA)モデルが設計された。 本研究では,BALIフィールドとSCPAモデルを新たな自己校正型ポーズアテンションネットワークに統合することにより,顔の事前知識を学習し,大きなポーズを持つ顔に対する検出精度とロバスト性を改善したことを示す。 ベンチマークデータセットに挑戦して得られた実験結果から,本手法が文献の最先端手法より優れていることが示された。

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