抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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自動姿勢推定はコンピュータビジョンにおける基本的な作業である。本論文では,カスケードポーズ回帰(CPR)の一般的なフレームワークで,それは変形可能で関節付き物体の姿勢推定における実用的な有効性を示し検討した。特に,既存の技術を探索し,種々の公共顔データセット上でそれらの性能を検証することによって顔アラインメントのためのCPRの使用に焦点を当てた。姿勢不変特徴の正しい選択であるランドマークの幾何学的配置をコードに重要であり,全体的な回帰学習可能性に重要であることを示した。さらに,最先端の間で一般的に使用される戦略を導入することにより,CPR訓練手順を解釈陽的回帰表現を用いた反復クラスタリング問題,は元のCPRアルゴリズムに相補した。著者らの実験では,既存のアライメント技術の定性的評価は,ビデオ検出と追跡応用に都合よく採用出来ることを顔姿勢推論のためのCPRの成功を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】