In this paper, we propose a novel approach for conducting face morphing
attacks, which utilizes optimal-landmark-guided image blending. Current face
morphing attacks can be categorized into landmark-based and generation-based
approaches. landmark-based methods use geometric transformat
本文介绍了一种结合数据和模型的方法来完成面部关键点的检测，即先利用全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）来生成脸部所有关键点的响应图，再利用 Point Distribution Model（PDM）生成初始面部形状，最后使用加权变体的正则化关键点均值漂移（RLMS）来微调面部形状，实验表明本文提出的方法在面部表情、头部姿态和部分遮挡等挑战性数据集上都能够取得最好的表现。
本文提出了一种新的深度图形学习方法来进行精准的解剖面和医学（如手、骨盆）标志物检测，该方法结合了局部图像特征和全局形状特征，基于两个图卷积网络（GCNs）学习任务特定的结构。该方法在公共人脸图像数据集和 X 射线医学数据集上的实验结果表明，在鲁棒性和准确性方面的表现都优于先前的最新方法。学习到的图形拓扑的质量可视化证明了标志物背后物理上合理的连接。