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J-GLOBAL ID：201802238688816492   整理番号：18A0447407

ロバストな顔ランドマーク検出のための2.5Dカスケード回帰【Powered by NICT】

2.5D cascaded regression for robust facial landmark detection

著者 (4件)： Xu Jinwen (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhao Qijun (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Li Xiaofeng (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Wang Yang (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCB  ページ： 124-132  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,RGB-Dデータに顔ランドマークの正確な位置決めとロバストに2.5Dカスケード回帰アプローチを提案した。テクスチャおよび深さ画像の顔ランドマークを分けて検出することの代わりに,それらはそれらの真の位置に向かって移動していることを,提案した方法は,交互に深さとテクスチャベース回帰を推定ランドマークに必要な増分を計算に適用した。このようにして,深さ情報は,テクスチャ情報との密接な相互作用によって良好な探求し,それらは,顔ランドマーク検出精度を改善した。さらに,照明変動に対して深さ情報のロバスト性と姿勢や表情変化に起因する変形を捕捉するその能力のおかげで,提案した方法は提起し良好なロバスト性を持つ,照明と発現(PIE)変動。深さ情報の有効性を評価し,広範囲に三公的にアクセス可能なデータベース,すなわち,LIDF,EURECOMとCurtin面上の最新のテクスチャベースとRGB Dベース法と提案した方法を比較した。評価結果は,明らかなPIE変化と挑戦的な条件下で顔面ランドマークを正確に検出するための深さ情報を利用した場合の提案アプローチの優位性を検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  データベース ,  表情 ,  *ロバスト性 ,  画像
準シソーラス用語： 照明変化 ,  検出精度 ,  質感 ,  *ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  顔 ,  ランドマーク ,  カスケード