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J-GLOBAL ID：201802244152919860   整理番号：18A1480326

顔ランドマーク追跡に対する関数回帰アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Functional Regression Approach to Facial Landmark Tracking

著者 (5件)： Sanchez-Lozano Enrique (School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom) ,  Tzimiropoulos Georgios (School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom) ,  Martinez Brais (School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom) ,  Torre Fernando De la (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA) ,  Valstar Michel (School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 40  号： 9  ページ： 2037-2050  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 線形回帰は多くの顔検出と追跡アルゴリズムにおける基本的な構築ブロックであり,線形写像を通して画像特徴から形状変位を予測するために典型的に使用される。本論文では,最小二乗問題に対する汎関数回帰解を提示し,連続回帰を行い,最初の実時間増分顔追跡器を得た。BスプラインまたはFourier級数を用いた汎関数回帰における以前の研究とは対照的に,その一次Taylor展開により入力空間を近似し,変位の連続領域に対する閉形式解を得ることを提案した。次に,連続最小二乗問題を相関変数に拡張し,この手法の一般化を実証した。連続回帰をカスケード回帰フレームワークに組み込み,訓練と試験の両方に対する計算利益を示した。次に,カスケード連続回帰における増分学習のための高速アプローチを示し,ICCRを結合し,その複雑さが実時間顔トラッキングを可能にし,芸術の状態より20倍速いことを示した。著者らの知る限りでは,これは実時間で動作することが示された最初のインクリメンタルな顔追跡装置である。著者らは,ICCRが,顔追跡のための最も最近の大規模ベンチマークである,300-VWデータセットに関する最先端の性能を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Taylor展開 ,  写像 ,  汎関数 ,  高速度 ,  Bスプライン ,  線形性 ,  ベンチマーク ,  トラッキング装置 ,  画像特性 ,  Fourier級数 ,  学習 ,  *最小二乗法
準シソーラス用語： 最先端 ,  実時間 ,  *ランドマーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔 ,  ランドマーク ,  追跡 ,  関数