論文の概要: On the representation and methodology for wide and short range head pose estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05807v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 10:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 15:15:15.977343
• Title: On the representation and methodology for wide and short range head pose estimation
• Title（参考訳）: 広近距離頭部ポーズ推定のための表現と方法論について
• Authors: Alejandro Cobo and Roberto Valle and Jos\'e M. Buenaposada and Luis Baumela
• Abstract要約: 頭部ポーズ推定(HPE)はコンピュータビジョンにおける問題である。 近年の応用には、全360度回転範囲の顔の分析が必要である。 半フロントケースとプロファイルケースを解く従来のアプローチは、フルローテーションケースには直接適用できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.87319013701136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Head pose estimation (HPE) is a problem of interest in computer vision to improve the performance of face processing tasks in semi-frontal or profile settings. Recent applications require the analysis of faces in the full 360{\deg} rotation range. Traditional approaches to solve the semi-frontal and profile cases are not directly amenable for the full rotation case. In this paper we analyze the methodology for short- and wide-range HPE and discuss which representations and metrics are adequate for each case. We show that the popular Euler angles representation is a good choice for short-range HPE, but not at extreme rotations. However, the Euler angles' gimbal lock problem prevents them from being used as a valid metric in any setting. We also revisit the current cross-data set evaluation methodology and note that the lack of alignment between the reference systems of the training and test data sets negatively biases the results of all articles in the literature. We introduce a procedure to quantify this misalignment and a new methodology for cross-data set HPE that establishes new, more accurate, SOTA for the 300W-LP|Biwi benchmark. We also propose a generalization of the geodesic angular distance metric that enables the construction of a loss that controls the contribution of each training sample to the optimization of the model. Finally, we introduce a wide range HPE benchmark based on the CMU Panoptic data set.
• Abstract（参考訳）: HPE(Head pose Estimation)は、半正面またはプロファイル設定における顔処理タスクの性能向上を目的としたコンピュータビジョンの課題である。 最近の応用では、完全な360{\deg}回転範囲の顔の分析が必要である。 半フロントケースとプロファイルケースを解く従来のアプローチは、フルローテーションケースには直接適用できない。 本稿では,短距離HPEの方法論を解析し,各ケースにどの表現やメトリクスが適切かについて議論する。 一般のオイラー角表現は短距離 hpe に対して良い選択であるが、極端に回転しないことを示す。 しかし、オイラー角のジンバルロック問題は、任意の設定で有効な計量として使われるのを妨げている。 また、現在のクロスデータ集合評価手法を再検討し、トレーニングとテストデータセットの参照システム間のアライメントの欠如は、文献の全記事の結果に負の偏りがあることに注意する。 提案手法は,300W-LP|Biwiベンチマークのための新しい,より正確なSOTAを確立するクロスデータセットHPEの新しい手法である。 また,モデルの最適化に対する各トレーニングサンプルの寄与を制御する損失の構築を可能にする測地線角距離メトリックの一般化を提案する。 最後に,CMU Panoptic データセットに基づく広域 HPE ベンチマークを提案する。

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