論文の概要: ArtFacePoints: High-resolution Facial Landmark Detection in Paintings
and Prints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09204v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 16:01:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 19:55:05.114807
- Title: ArtFacePoints: High-resolution Facial Landmark Detection in Paintings
and Prints
- Title(参考訳): ArtFacePoints: 絵画や印刷物における高精細な顔のランドマーク検出
- Authors: Aline Sindel, Andreas Maier and Vincent Christlein
- Abstract要約: 絵画や印刷物の高解像度画像における顔のランドマーク検出のためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
我々は、芸術的スタイルの転送や幾何学的ランドマークシフトを含む、合成的に拡張された顔ランドマークアートデータセットを作成しました。
本手法は,高解像度のアートワークデータセットの内面のランドマークを高精度に検出すると同時に,高解像度のアートワークデータセットと同等であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.225641274591101
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Facial landmark detection plays an important role for the similarity analysis
in artworks to compare portraits of the same or similar artists. With facial
landmarks, portraits of different genres, such as paintings and prints, can be
automatically aligned using control-point-based image registration. We propose
a deep-learning-based method for facial landmark detection in high-resolution
images of paintings and prints. It divides the task into a global network for
coarse landmark prediction and multiple region networks for precise landmark
refinement in regions of the eyes, nose, and mouth that are automatically
determined based on the predicted global landmark coordinates. We created a
synthetically augmented facial landmark art dataset including artistic style
transfer and geometric landmark shifts. Our method demonstrates an accurate
detection of the inner facial landmarks for our high-resolution dataset of
artworks while being comparable for a public low-resolution artwork dataset in
comparison to competing methods.
- Abstract(参考訳): 顔のランドマーク検出は、アートワークにおける類似性分析において、同一または類似したアーティストの肖像画を比較する上で重要な役割を果たす。
顔のランドマークでは、絵画や印刷物などさまざまなジャンルの肖像画が、制御ポイントベースの画像登録によって自動的に整列される。
絵画や印刷物の高解像度画像における顔のランドマーク検出のためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
粗いランドマーク予測のためのグローバルネットワークと、予測されたグローバルランドマーク座標に基づいて自動的に決定される目、鼻、口の領域の正確なランドマーク洗練のための複数のリージョンネットワークにタスクを分割する。
人工的に拡張した顔ランドマークアートデータセットを作成し、芸術的スタイル転送と幾何学的ランドマークシフトを行いました。
提案手法は,一般の低解像度アートワークデータセットと競合する手法と比較し,高精細なアートワークデータセットに対して,内面ランドマークを高精度に検出することを示す。
関連論文リスト
- Semantic Contextualization of Face Forgery: A New Definition, Dataset, and Detection Method [77.65459419417533]
我々は,顔フォージェリを意味的文脈に配置し,意味的顔属性を変更する計算手法が顔フォージェリの源であることを定義した。
階層的なグラフで整理されたラベルの集合に各画像が関連付けられている大規模な顔偽画像データセットを構築した。
本稿では,ラベル関係を捕捉し,その優先課題を優先するセマンティクス指向の顔偽造検出手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T10:24:19Z) - LAFS: Landmark-based Facial Self-supervised Learning for Face
Recognition [37.4550614524874]
我々は、効果的な顔認識モデルの訓練に適応できる顔表現の学習に焦点をあてる。
本研究では,自己教師付き事前学習による未ラベル顔画像の学習戦略について検討する。
提案手法は,複数の顔認識ベンチマークにおける最先端技術よりも大幅に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T01:07:55Z) - Self-Supervised Facial Representation Learning with Facial Region
Awareness [13.06996608324306]
自己教師付き事前学習は、様々な視覚的タスクに役立つ伝達可能な表現を学習するのに有効であることが証明されている。
この目標に向けての最近の取り組みは、各顔画像を全体として扱うことに限定されている。
本研究では,一貫したグローバルおよびローカルな顔表現を学習するための,自己教師型顔表現学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T15:48:56Z) - Towards Multi-domain Face Landmark Detection with Synthetic Data from
Diffusion model [27.307563102526192]
深層学習に基づく眼球内顔の顔のランドマーク検出は、大幅な改善が達成された。
他の領域(漫画、似顔絵など)では、顔のランドマーク検出にはまだ課題がある。
限られたデータセットと事前学習拡散モデルを効果的に活用する2段階のトレーニング手法を設計する。
提案手法は,マルチドメイン顔ランドマーク検出における既存手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T02:35:32Z) - DeepFidelity: Perceptual Forgery Fidelity Assessment for Deepfake
Detection [67.3143177137102]
ディープフェイク検出(Deepfake detection)とは、画像やビデオにおいて、人工的に生成された顔や編集された顔を検出すること。
本稿では,実顔と偽顔とを適応的に識別するDeepFidelityという新しいDeepfake検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T07:19:45Z) - Diverse facial inpainting guided by exemplars [8.360536784609309]
本稿では,新しい多彩でインタラクティブな顔インペイントフレームワークEXE-GANを紹介する。
提案手法は, 入力画像のグローバルなスタイル, スタイル, および模範的なスタイルを活用することで, 生成的対向ネットワークに基づく顔の塗装を実現する。
CelebA-HQおよびFFHQデータセットの様々な実験結果と比較を行い,提案手法の優位性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-13T16:29:45Z) - Quality Metric Guided Portrait Line Drawing Generation from Unpaired
Training Data [88.78171717494688]
本研究では,顔画像から肖像画への自動変換手法を提案する。
本手法は,(1)1つのネットワークを用いて複数のスタイルで高品質な肖像画を生成することを学習し,(2)トレーニングデータに見つからない「新しいスタイル」の肖像画を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T06:49:57Z) - Deep Structured Prediction for Facial Landmark Detection [59.60946775628646]
本稿では,深層畳み込みネットワークと条件付きランダムフィールドを組み合わせた深層構造顔のランドマーク検出手法を提案する。
顔のランドマーク検出における最先端技術よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-18T17:09:24Z) - A Data Set and a Convolutional Model for Iconography Classification in
Paintings [3.4138918206057265]
美術におけるイコノグラフィー(英: Iconography in art)は、美術作品の視覚的内容を研究し、そのモチーフとテーマを決定する分野である。
コンピュータビジョンの技法を前例のない規模のアートイメージの分析に適用することで、図像学の研究と教育を支援することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T12:40:46Z) - Structured Landmark Detection via Topology-Adapting Deep Graph Learning [75.20602712947016]
解剖学的顔と医学的ランドマーク検出のための新しいトポロジ適応深層グラフ学習手法を提案する。
提案手法は局所像特徴と大域形状特徴の両方を利用するグラフ信号を構成する。
3つの公開顔画像データセット(WFLW、300W、COFW-68)と3つの現実世界のX線医学データセット(ケパロメトリ、ハンド、ペルビス)で実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-17T11:55:03Z) - Unsupervised Learning of Landmarks based on Inter-Intra Subject
Consistencies [72.67344725725961]
本稿では,物体間ランドマーク成分を顔画像に組み込むことにより,画像ランドマーク発見のための教師なし学習手法を提案する。
これは、補助的な主題関連構造に基づいて、元の主題のランドマークを変換するオブジェクト間マッピングモジュールによって達成される。
変換された画像から元の被写体に戻るために、ランドマーク検出器は、対のオブジェクト内画像と対のオブジェクト間画像の両方に一貫した意味を含む空間的位置を学習せざるを得ない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T20:38:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。