Mar, 2016

变形人脸跟踪 “野外” 全面性能评估

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TL;DR本文通过使用最新的 300VW 基准测试，对目前最先进的可形变人脸跟踪流程进行了全面评估，并比较了面部检测加面部特征定位、模型自由跟踪加面部特征定位，以及面部检测、模型自由跟踪和面部特征定位技术的混合方法，揭示了进一步研究的未来方向。
deformable face trackingfacial landmark localisationface recognitionin-the-wild benchmarkstate-of-the-art evaluation
发现论文，激发创造
  • 野外多视图人脸对齐

    本文提出了一种联合多视角卷积网络，用于处理野外环境下面部姿态的大幅度变化，并优雅地桥接面部检测和面部标记定位任务，该方法对于半正面和侧面脸可检测和对齐大量关键点，并在多个数据集上证明了对于面部追踪和面部检测的显著改进。

    Aug, 2017

  • 用于野外环境下的人脸关键点鲁棒定位的人脸检测、边界框聚合和姿态估计

    提出一种框架，包括四个阶段：脸部检测，边界框聚合，姿态估计和特征点定位。实验结果表明，该框架在人脸检测和特征点定位方面优于其他先进算法。

    May, 2017

  • 面部闭塞下的同时人脸特征点检测、姿态和变形估计

    提出了一种基于模型的联合框架，用于同时进行面部标志检测，头部姿态估计和面部变形分析。

    Sep, 2017

  • 野外人脸对齐：综述

    本研究综述了人脸对齐技术在非受控环境下所遇到的挑战、方法和性能表现，并提出了未来研究的方向。

    Aug, 2016

  • 深度学习在野外长期人脸跟踪中的应用

    本文提出了一种基于深度学习模型的长期人脸跟踪系统，采用面部检测、面部验证和面部跟踪协同工作的方法，通过对大数据的离线和在线训练实现了在不受限制的环境下，对视频中特定人物进行精确的跟踪。结果表明，该方法在多种类型的视频上都表现出了很好的效果。

    May, 2018

  • 面部特征点检测：文献综述

    综述了面部关键点检测算法的发展历程，将其分为三种不同的分类方法：全局方法、约束局部模型方法和回归方法，并对其进行了分类讨论，比较了它们在受不同因素影响下的性能表现。此外，还列举了面部关键点检测的基准数据库和现有软件，并指出了未来的研究方向。

    May, 2018

  • PFLD：实用的人脸关键点检测器

    本文利用加速技术，设计了一个紧凑的人脸特征点检测模型，在不同的自然环境下，如不受限制的姿态、表情、光照和遮挡，取得了很高的检测精度和超快的速度，通过旋转信息的估计进行几何规范化特征定位，同时还采用不同样本权重的一种新误差函数，用于平衡数据不均衡的问题，并在多个面部特征检测数据集上表现出卓越的性能。

    Feb, 2019

  • 面部、面部特征点和头部姿态联合检测的实时多任务学习系统

    该论文提出了一个实时多任务检测系统，能同时执行面部、面部标志和头部姿势的联合检测，以处理大角度面部姿势挑战，并在多个数据集上验证了其实时性能和有效性。

    Sep, 2023

  • 深度伪造检测在实际场景中的评估框架

    提出了一个更可靠的评估框架来评估在更现实的情境下学习型 deepfake 检测器的性能，并量化其对不同处理操作的鲁棒性，同时设计了一个基于真实处理操作驱动的随机退化数据增强方法，显著提高了 deepfake 检测器的鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 高效人脸检测技术评估与综述

    本文介绍了基于深度学习的人脸检测方法，并详细分析了其准确性和效率，同时对多个数据集和评估指标进行了比较和讨论，旨在指导如何选择适合不同应用的人脸检测器并开发更加高效和准确的检测器。

    Dec, 2021