論文の概要: Location-guided Head Pose Estimation for Fisheye Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18320v2
• Date: Wed, 10 Apr 2024 15:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 18:45:39.156784
• Title: Location-guided Head Pose Estimation for Fisheye Image
• Title（参考訳）: 魚眼画像における位置誘導型頭部電位推定
• Authors: Bing Li, Dong Zhang, Cheng Huang, Yun Xian, Ming Li, Dah-Jye Lee,
• Abstract要約: 魚眼レンズや超広視野レンズを備えたカメラは、視野投影によってモデル化できない広い視野をカバーしている。 画像の周辺領域における魚眼レンズの歪みは、既存の頭部ポーズ推定モデルの劣化性能をもたらす。 本稿では,魚眼歪みの負の効果を低減するために,画像中の頭部位置の知識を用いた頭部ポーズ推定の新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.22663220816984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera with a fisheye or ultra-wide lens covers a wide field of view that cannot be modeled by the perspective projection. Serious fisheye lens distortion in the peripheral region of the image leads to degraded performance of the existing head pose estimation models trained on undistorted images. This paper presents a new approach for head pose estimation that uses the knowledge of head location in the image to reduce the negative effect of fisheye distortion. We develop an end-to-end convolutional neural network to estimate the head pose with the multi-task learning of head pose and head location. Our proposed network estimates the head pose directly from the fisheye image without the operation of rectification or calibration. We also created a fisheye-distorted version of the three popular head pose estimation datasets, BIWI, 300W-LP, and AFLW2000 for our experiments. Experiments results show that our network remarkably improves the accuracy of head pose estimation compared with other state-of-the-art one-stage and two-stage methods.
• Abstract（参考訳）: 魚眼レンズや超広視野レンズを備えたカメラは、視野投影によってモデル化できない広い視野をカバーしている。 画像の周辺領域における大きな魚眼レンズ歪みは、歪みのない画像に基づいて訓練された既存の頭部ポーズ推定モデルの劣化性能をもたらす。 本稿では,魚眼歪みの負の効果を低減するために,画像中の頭部位置の知識を用いた頭部ポーズ推定の新しい手法を提案する。 我々は,頭部ポーズと頭部位置のマルチタスク学習を用いて頭部ポーズを推定するエンド・ツー・エンド畳み込みニューラルネットワークを開発した。 提案ネットワークは,魚眼画像から直接頭部のポーズを補正や校正の操作なしに推定する。 また,実験のために,魚眼で歪んだ3つの頭部ポーズ推定データセット,BIWI,300W-LP,AFLW2000の作成を行った。 実験の結果,本ネットワークは,他の最先端の1段階および2段階の手法と比較して,頭部ポーズ推定の精度を著しく向上することが示された。

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