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人脸对齐--Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features

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Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features CVPR2014 https://github.com/yulequan/face-alignment-in-3000fps https://github.com/luoyetx/face-alignment-at-3000fps https://github.com/freesouls/face-alignment-at-3000fps

本文针对人脸对齐问题,提出基于 LBP 特征 的二级回归方法,先局部后整体的思路。

基于 shape regression 的人脸对齐 predicts facial shape S in a cascaded manner,每次的迭代量如下式所示:

Φ 是特征提取器, W 表示回归函数

3 Regressing Local Binary Features 这里我们对每个特征点训练一个回归器来提取一个 LBP 特征, 3.1. Learning local binary features Φ

这里使用 regression random forest 学习 each local mapping function

3.2. Learning global linear regression W 学习整体的回归函数 W

3.3. Locality principle 这里应用了 two important regularization methods in feature learning,as guided by a locality principle: 1) we learn a forest for each landmark independently; 2) we only consider the pixel features in the local region of a landmark 下面是解释为什么做出上面的选择

Why the local region? Intuitively, the optimal radius r should dependon the distributionof ∆s. If ∆s of all trainingsamples are scattered widely, we should use a large r; otherwise we use a small one

As expected, the radius gradually shrinks from early stage to later stage, because the variation of regressed face shapes decreases during the cascade

Why a single landmark regression? 先局部后整体具有一些优势,文中指出了三点: 1) 局部 feature pool 噪声要少点 2)独立的局部更有利于 global learning 3) the local learning is adaptive in different stages,Local learning is actually more appropriate in the late stage

4 Experiments

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