May, 2019

106 点面部标记定位的大挑战

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TL;DR本文介绍了一个面部标志定位数据集 JD-landmark，图像中的面部区域用 106 个标志进行了手动注释。通过基于该数据集的挑战赛验证了许多有效且鲁棒的面部标志定位方法。
facial landmark localizationdataset106-point landmarkscompetitionfacial components
发现论文，激发创造
  • MOBIO 数据库上的面部标志点检测评估

    MOBIO 是一个双模态数据库，主要用于研究在移动设备上部署生物特征识别技术。本研究首次在 MOBIO 数据库上对面部标记检测进行评估，结果表明该数据库对于面部标记检测是具有挑战性的。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • FaceLift: 半监督的三维面部关键点定位

    介绍了一种采用半监督学习方法，在没有 3D 地标数据集的情况下，通过直接提取（可见的）手工标记的 2D 地标，并确保更好的定义对齐，从而学习 3D 地标。该方法利用 3D 感知的生成对抗网络进行更好的多视角一致性学习，并利用实景多帧视频进行鲁棒的跨领域泛化。实证实验证明，该方法不仅在 2D-3D 地标之间实现了更好的定义对齐，还在 3DMM 标记和摄影测量基准数据集上优于其他监督学习的 3D 地标定位方法。

    May, 2024

  • 基于位置地图数据的轻量级 3D 密集人脸关键点估计模型

    通过未标定的 2D 图像在无监督的方式下重建 3D 面部，并针对稠密地标进行预测，该方法在模型大小和计算成本上优于现有方法，并在各种头部姿势和面部变化中展现了高效性。

    Aug, 2023

  • 面部特征点检测的深度结构预测

    本文提出了一种深度结构化面部标记检测方法，该方法使用深度卷积网络和条件随机场相结合，能够在面部标记检测上取得比现有技术更卓越的性能，特别是在包含大姿态和遮挡等具有挑战性的数据集上具备更好的泛化性能。

    Oct, 2020

  • 通过知识蒸馏提高面部标志点检测的准确性和效率

    通过知识蒸馏方法，本研究提出了一种创新的方式，可以开发适用于嵌入式系统的轻量级但功能强大的深度学习模型，以应对面部地标检测任务中的挑战，包括动态环境、不同的表情、方向和光照条件。

    Apr, 2024

  • 拉普拉斯地标定位

    本文提出了一种采用 LaplaceKL 目标和对抗训练框架的深度学习方法，处理具有挑战性数据的面部地标检测技术，并通过使用未标记的数据来提高模型性能，具有实时表现、实用价值，并在所有的 300W 基准测试中取得最佳效果及在人脸地标的 AFLW 数据集中排名第二。

    Mar, 2019

  • 基于人体点云的三维特征点检测：一个基准和双级级联点变换器框架

    本篇论文介绍了一种在人体点云上进行三维关键点检测的挑战，并提出了一种名为 Dual Cascade Point Transformer (D-CPT) 的模型，该模型通过级联的 Transformer 解码器逐步优化关键点，在本地区域使用 RefineNet 增强关键点坐标，通过在 HPoint103 和公共数据集 DHP19 上进行对比评估，验证了我们的 D-CPT 模型在关键点检测方面的显著性能优势，并表明将我们的 RefineNet 集成到现有方法中可以持续提高性能。

    Jan, 2024