論文の概要: Skin feature point tracking using deep feature encodings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14159v1
- Date: Tue, 28 Dec 2021 14:29:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-31 03:20:47.940687
- Title: Skin feature point tracking using deep feature encodings
- Title（参考訳）: 深部特徴エンコーディングを用いた皮膚特徴点追跡
- Authors: Jose Ramon Chang and Torbj\"orn E.M. Nordling
- Abstract要約: 本稿では,画像中の最も類似した作物を特徴量を含む参照作物に識別するために,畳み込み積み重ねオートエンコーダを適用した特徴追跡用パイプラインを提案する。
顔画像上でオートエンコーダを訓練し、手動でラベル付けされた顔と手動のビデオを用いて皮膚の特徴を追跡できることを検証する。
提案手法は,従来のアルゴリズムよりも特徴追跡,特徴マッチング,画像登録に優れた特徴記述子を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facial feature tracking is a key component of imaging ballistocardiography
(BCG) where accurate quantification of the displacement of facial keypoints is
needed for good heart rate estimation. Skin feature tracking enables
video-based quantification of motor degradation in Parkinson's disease.
Traditional computer vision algorithms include Scale Invariant Feature
Transform (SIFT), Speeded-Up Robust Features (SURF), and Lucas-Kanade method
(LK). These have long represented the state-of-the-art in efficiency and
accuracy but fail when common deformations, like affine local transformations
or illumination changes, are present.
Over the past five years, deep convolutional neural networks have
outperformed traditional methods for most computer vision tasks. We propose a
pipeline for feature tracking, that applies a convolutional stacked autoencoder
to identify the most similar crop in an image to a reference crop containing
the feature of interest. The autoencoder learns to represent image crops into
deep feature encodings specific to the object category it is trained on.
We train the autoencoder on facial images and validate its ability to track
skin features in general using manually labeled face and hand videos. The
tracking errors of distinctive skin features (moles) are so small that we
cannot exclude that they stem from the manual labelling based on a
$\chi^2$-test. With a mean error of 0.6-4.2 pixels, our method outperformed the
other methods in all but one scenario. More importantly, our method was the
only one to not diverge.
We conclude that our method creates better feature descriptors for feature
tracking, feature matching, and image registration than the traditional
algorithms.
- Abstract（参考訳）: 顔の特徴追跡は, 良質な心拍数推定のために, 顔のキーポイントの変位の正確な定量化が必要なBCGの重要成分である。
スキン特徴追跡はパーキンソン病における運動障害の映像的定量化を可能にする。
従来のコンピュータビジョンアルゴリズムには、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded-Up Robust Features)、LK(Lucas-Kanade Method)がある。
これらは長い間最先端の効率と正確さを表してきたが、アフィン局所変換や照明変化のような共通の変形が存在すると失敗する。
過去5年間で、ディープ畳み込みニューラルネットワークは、ほとんどのコンピュータビジョンタスクで従来の方法よりも優れています。
本稿では,画像中の最も類似した作物を特徴量を含む参照作物に識別するために,畳み込み積み重ねオートエンコーダを適用した特徴追跡用パイプラインを提案する。
オートエンコーダは、画像作物を訓練対象のカテゴリ特有の深い特徴エンコードに表現することを学ぶ。
顔画像上でオートエンコーダを訓練し、手動でラベル付けされた顔と手動のビデオを用いて皮膚の特徴を追跡できることを検証する。
特徴的皮膚特徴(moles)のトラッキングエラーは非常に小さいため、$\chi^2$-test に基づいた手動ラベリングから発生するものを排除することはできない。
0.6-4.2ピクセルの平均誤差で、この手法は1つのシナリオを除いて他の方法よりも優れていた。
さらに重要なことは、我々の方法だけが分岐しないものだった。
提案手法は,従来のアルゴリズムよりも特徴追跡,特徴マッチング,画像登録に優れた特徴記述子を生成する。
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