facial landmark detection | BriefGPT

关键词facial landmark detection

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人脸关键点检测的基准焦点增强
通过使用深度学习方法和图像增强技术，本文提出了一种有效的面部特征检测方法，采用 Siamese 架构和 Transformer + CNN 网络作为骨干结构，通过高级特征表示的集合学习来改善面部特征检测的性能。经过大量实验证明，该方法在各种
PDF4 months ago
面部多域关键点检测的扩散模型合成数据方法
利用两阶段训练方法和合成配对数据集，在多个领域中实现了高质量的多领域人脸特征点检测，并优于现有方法。
PDF5 months ago
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。
PDF9 months ago
Lite-HRNet Plus：快速准确的面部关键点检测
通过实验证明，Lite-HRNet Plus 在人脸标志物检测领域取得了比传统方法更高的准确性，并在 10M FLOPs 的计算复杂性范围内实现了最新的准确性。
PDF10 months ago
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。
PDFa year ago
CVPRSTAR Loss：减少面部关键点检测中的语义模糊
提出了一种自适应消除模糊性的 STAR（Self-adaptive Ambiguity Reduction）loss 方法，通过利用预测分布的性质来解决面部关键点检测中的语义模糊问题，并且此方法在 COFW，300W 和 WFLW 的三个基
PDFa year ago
基于 GPS 真实距离多点定位的即插即用人脸关键点检测
该文介绍了一种基于 True-range Multilateration 算法的面部关键点检测框架 (KeyPoint Positioning System, KeyPosS)，该算法不仅能够准确地快速检测面部关键点，而且具有算力小、精度高
PDFa year ago
使用二维投影图像自动进行牙科 CBCT 和面部扫描数据的三维配准
本文提出一种基于现有的基于机器学习的 2D 标记检测算法和开发的新数学算法识别成对 3D 标记的全自动牙科锥束计算机断层扫描（CBCT）和面部扫描数据的配准方法。经实验证明，该方法达到了 0.74 毫米的平均表面距离误差。
PDFa year ago
ECCVArtFacePoints：绘画与印刷品中的高分辨率面部关键点检测
该论文提出了一种基于深度学习的方法，用于在高分辨率的艺术品图像中检测面部特征点，将任务分为全局网络和多个区域网络，并且该方法在艺术品高分辨率数据集上证明了较高的准确性。
PDF2 years ago
重新审视面部关键点检测：使用深度神经网络的高效方法
本研究旨在评估迁移学习模型，包括 MobileNetV2 和 NasNetMobile，以及自定义 CNN 体系结构，在模型大小、参数和推理时间方面开发高效的深度学习模型，并研究数据增强和微调对这些模型的影响。MobileNetV2 体系结
PDF2 years ago
一种深度学习框架用于口罩下的人脸重建
采用三阶段方法，包括人脸关键点检测、掩膜二元分割和修复缺失区域等方法，用深度学习算法进行图像重建，以提高性别和其他特征的一致性。
PDF2 years ago
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。
PDF4 years ago
像素内像素网络：实现野外高效的面部特征点检测
本文提出了 Pixel-in-Pixel Net（PIPNet）对面部关键点检测的改进方法，旨在解决热图回归模型在计算效率、全局模型约束和域差异等方面的问题。实验表明，该模型在三个受监督学习的基准测试中均具有最先进的表现，而在两个跨领域测
PDF4 years ago
深度多任务多标签卷积神经网络用于有效的面部属性分类
本研究提出了一种新型的深度多任务多标签卷积神经网络（DMM-CNN），通过联合优化面部地标检测和面部属性分类两个紧密相关的任务以利用多任务学习来提高面部属性分类的性能，并针对不同的学习复杂性将面部属性分为两组，为两组属性设计不同的网络架构，
PDF4 years ago
3FabRec: 基于重构的快速小样本人脸对齐
本文提出了一种基于半监督学习的方法，其思想是通过无监督学习生成脸部特征并使用转移学习的方式实现面部特征检测，该模型表现出广泛的适应性和高精度，并且在只有十个训练图片的情况下也能保持较高的准确率。
PDF5 years ago
ICCVFAB: 适用于运动模糊视频的稳健人脸关键点检测框架
通过结构一致性与几何先验来解决运动模糊视频中人脸关键点检测的问题，提出了一个名为 FAB 的框架，在视频数据集中取得了优于现有方法的性能表现。
PDF5 years ago
ICCV通过分离聚合：半监督风格转换增强人脸关键点检测器
本文提出一种新的面部标记检测方法，通过使用样式转换来增加每个个体的分离样式和形态空间，得到增强的合成样本，进而构建了一种半监督模型，实现了在 WFLW 数据集上的最先进结果。
PDF5 years ago
ICCV教师监督学生如何从部分标记图像中学习进行面部标记检测
本文基于教师与学生之间的交互机制，利用无标签数据来生成更可靠的伪标签，有利于半监督人脸关键点检测，经过在 300-W 和 AFLW 基准测试上广泛的实验表明，教师与学生之间的交互机制有助于更好地利用无标签数据，并实现了最先进的性能。
PDF5 years ago
CVPR面部标记检测的限制与偏见 -- 关于老年痴呆患者的实证研究
通过使用七种面部标记检测方法，研究了个体健康状况对不同面部部位和视角中面部标记检测方法性能的影响，并找出这些方法的局限性和在临床上应用的挑战。
PDF5 years ago
ICCV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 AFL
PDF5 years ago