論文の概要: A survey and classification of face alignment methods based on face models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03082v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 13:09:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:25:08.891223
• Title: A survey and classification of face alignment methods based on face models
• Title（参考訳）: 顔モデルに基づく顔アライメント手法の調査と分類
• Authors: Jagmohan Meher, Hector Allende-Cid and Torbj\"orn E. M. Nordling
• Abstract要約: 顔アライメントに使用されるさまざまな顔モデルの包括的解析を行う。 顔モデルの解釈と訓練に加えて、顔モデルを新しい顔画像に適合させる例も含む。 深層学習法では熱マップがよく用いられるのに対し、3Dベースの顔モデルは極端な顔のポーズの場合に好まれることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A face model is a mathematical representation of the distinct features of a human face. Traditionally, face models were built using a set of fiducial points or landmarks, each point ideally located on a facial feature, i.e., corner of the eye, tip of the nose, etc. Face alignment is the process of fitting the landmarks in a face model to the respective ground truth positions in an input image containing a face. Despite significant research on face alignment in the past decades, no review analyses various face models used in the literature. Catering to three types of readers - beginners, practitioners and researchers in face alignment, we provide a comprehensive analysis of different face models used for face alignment. We include the interpretation and training of the face models along with the examples of fitting the face model to a new face image. We found that 3D-based face models are preferred in cases of extreme face pose, whereas deep learning-based methods often use heatmaps. Moreover, we discuss the possible future directions of face models in the field of face alignment.
• Abstract（参考訳）: 顔モデルは、人間の顔の特徴の数学的表現である。 伝統的に、顔モデルは、顔の特徴、すなわち眼の角、鼻の先端などの上に理想的に位置する、ファデューシャルポイントまたはランドマークのセットを使用して構築された。 顔アライメントとは、顔モデルにおけるランドマークを、顔を含む入力画像内の各基底真理位置に適合させる工程である。 過去数十年の顔アライメントに関する重要な研究にもかかわらず、文献で使用されるさまざまな顔モデルを分析するレビューは行われていない。 顔アライメントの初心者,実践者,研究者の3種類の読者に対して,顔アライメントに使用する異なる顔モデルの包括的分析を行う。 顔モデルの解釈と訓練に加えて、顔モデルを新しい顔画像に適合させる例も含む。 深層学習法では熱マップがよく用いられるのに対し、3Dベースの顔モデルは極端な顔ポーズの場合に好まれることがわかった。 さらに,顔アライメントの分野における顔モデルの今後の方向性について考察する。

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