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J-GLOBAL ID：201802259415321161   整理番号：18A0536432

モバイル装置上の150Fpsにおけるリッジ回帰による追跡改良されたCNNに基づく顔面ランドマーク【Powered by NICT】

Improved CNN-based facial landmarks tracking via ridge regression at 150 Fps on mobile devices

著者 (4件)： Gan Zhenye (Shanghai Jiao Tong University) ,  Ma Lizhuang (Shanghai Jiao Tong University) ,  Wang Chengjie (Tencent Inc) ,  Liang Yicong (Tencent Inc)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-9  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： ビデオ内の顔のランドマークを追跡するとき,既存顔アラインメント法はフレームごとを採用したように正確であるとは思えない。評価されるランドマークのトレースに対するジグザグは推定誤差を知覚することを示した。ジグザグが起こる理由は,ランドマーク位置の増加は推定誤差と同等であり,フレームを個別に処理することである。本論文では,CNN顔ランドマーク検出モデルを訓練ベースライン法として,ジグザグ問題に対処するための後処理アルゴリズムを開発した。CNNモデルを300Wデータセット上で最先端技術レベルの性能を達成した。リッジ回帰に基づく後処理アルゴリズムでは,隣接フレーム間の相関を利用したランダム誤差を変換バイアス誤差にした。その結果ジグザグを除去し,ランドマークの痕跡が滑らかな観察が,平均誤差は変化しないか,少しでも減少した。著者らのアルゴリズムは,150Fps移動装置(iPhone 5s)上で動作する。300VWデータセット上で行った包括的実験により,提案したアルゴリズムの有効性を示した。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： 基準線 ,  後処理 ,  *折れ線 ,  録画装置 ,  アルゴリズム ,  バイアス ,  アラインメント
準シソーラス用語： ランダム誤差 ,  最先端技術 ,  推定誤差 ,  *ランドマーク ,  *モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイル装置 ,  リッジ回帰 ,  追跡 ,  CNN ,  顔面 ,  ランドマーク