CVPRNov, 2016

POSEidon: 面部深度估计驾驶员姿态

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TL;DR本文提出了一种基于深度图像的头部姿态估计的新型深度学习框架 POSEidon，包括三个卷积网络和一个融合层，同时还提出了一种基于深度学习的人脸表征方法用于理解头部的位置和方向，实验结果表明该方法在实时监测司机关注度方面具有很好的性能和应用潜力。
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发现论文，激发创造
  • 基于嵌入式多任务学习的深度图像人体姿态估计

    本文提出一种多任务学习框架，采用深度神经网络进行实现，用于从静止深度图像中预测人体姿态，并使用 MatchNet 协助推断。在大规模数据集上的实验证明该框架可以显著提高人体姿态估计的准确度。

    Aug, 2016

  • 使用深度姿态组合的深度图人体姿势估计

    本文通过使用深度学习方法，针对三维深度图像进行建模，提出了一种名为 Deep Depth Pose 的模型，用于估计人体骨骼关节的三维位置，并在 ITOP 和 UBC3V 数据集上达到了最新的最优效果。

    Jul, 2018

  • 基于姿态驱动的深度卷积模型用于人物再识别

    该论文提出了一种基于姿态驱动的卷积神经网络模型，利用人体部位信息从全局及局部层面进行特征提取和匹配，进一步设计了自适应特征融合子网络，实现了对行人重识别任务中姿态变化的准确探测和学习，在三个公开数据集上均超越了现有的最佳方法。

    Sep, 2017

  • 基于深度的实时卷积网络人体姿势估计

    本文提出一种利用深度图像结合卷积神经网络实现快速且可靠的多人姿态估计算法的方案，可以有效地应用于人机交互领域；具体贡献包括提出了基于残差块的快速网络、构建了包括 170k 多张人体合成图像与真实标注数据在内的公开数据集用于评估，证明了该模型在真实数据上性能良好。

    Oct, 2019

  • 野外多任务头部姿态估计

    通过深度学习的多任务方法，提出了一种可以同时处理头部姿势、人脸对准和可见性的网络结构，相比现有技术，在头部姿势和可见性方面均取得了最佳表现，在人脸对准方面也达到了和现有技术同等的状态。

    Feb, 2022

  • DeepPose: 使用深度神经网络进行人体姿势估计

    本文提出一种基于深度神经网络的人体姿势估计方法，将姿势估计表示为一种基于 DNN 的回归问题，通过级联 DNN 回归器来提高姿势估计的精确性，并在四种不同类型的学术基准测试中取得了优异的实验结果。

    Dec, 2013

  • PoseFace: 面部识别的姿态不变特征与姿态自适应损失

    该论文提出了一个有效的 PoseFace 框架，它利用人脸特征点来解开姿势不变特征，并利用姿势自适应损失处理训练期间的数据不平衡问题，这在 Multi-PIE、CFP、CPLFW 和 IJB 等基准测试中展现了优越性。

    Jul, 2021

  • 实现视角不变的三维人体姿势估计

    提出了一种视角不变的模型，用于从单个深度图像中估计 3D 人体姿态，该模型从一个学习的视角不变特征空间中嵌入局部区域来实现，并采用自下而上的误差反馈机制进行姿态估计，多任务的学习方法可以在噪声和遮挡的情况下选择性地预测局部姿态。通过对一个先前发布的深度数据集和一个包含 10 万个注释深度图像的新收集的人体姿态数据集的评估，实验证明该模型在正面视图上实现了竞争性性能，在替代视角上实现了最先进的性能。

    Mar, 2016

  • 使用深度多姿态表示进行人脸识别

    使用多个面向姿态的深度学习模型进行人脸识别，其中处理面部图像生成多个具有不同姿态特点的卷积神经网络特征，并使用这些特征的集合来减少对姿势变化的敏感性。在多个实验中，我们展示了该方法在人脸识别任务的表现优于现有技术。

    Mar, 2016

  • 无监督深度估计，3D 人脸旋转以及替换

    本文提出了一种无监督学习方法，通过推断面部关键点的深度来预测面部的三维结构和姿态变换，从而实现将面部从一个姿态、几何形状转换成另一个姿态、几何形状等多种功能；同时，探索了对该方法的不足之处，提出使用对抗图像翻译技术作为后处理步骤以重新合成不同姿态或身份的面部的完整头像。

    Mar, 2018