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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 564 - 572 (9page)
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최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 얼굴 특징점 검출 방법의 성능은 크게 향상되었다. 대표적인 얼굴 특징점 검출 방법인 히트맵 회귀 방법은 효율적이고 강력한 방법으로 널리 사용되고 있으나, 단일 네트워크를 통해 특징점 좌표를 즉시 얻을 수 없으며, 히트맵으로부터 특징점 좌표를 결정하는 과정에서 정확도가 손실된다는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 히트맵 회귀 방법에 적분 회귀 방법을 결합할 것을 제안한다. 여러 가지 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 적분 회귀 네트워크가 얼굴 특징점 검출 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 얼굴 특징점 검출 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
A. Bulat and G. Tzimiropoulos, “How far are we from solving the 2d & 3d face alignment problem? (and a dataset of 230,000 3d facial landmarks),” IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1021-1030, 2017.
X. Sun, B. Xiao, F. Wei, S. Liang, and Y. Wei, “Integral human pose regression,” European Conference on Computer Vision, pp. 529-545, 2018.
Y. Sun, X. Wang, and X. Tang, “Deep convolutional network cascade for facial point detection,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2013.
E. Zhou, H. Fan, Z. Cao, Y. Jiang, and Q. Yin, “Extensive facial landmark localization with coarse-to-fine convolutional network cascade,” IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, 2013.
Z. Zhang, P. Luo, C. C. Loy, and X. Tang, “Facial landmark detection by deep multi-task learning,” European Conference on Computer Vision, 2014.
X. Sun, B. Xiao, F. Wei, S. Liang, and Y. Wei, “Integral human pose regression,” European Conference on Computer Vision, pp. 529-545, 2018.
Y. Sun, X. Wang, and X. Tang, “Deep convolutional network cascade for facial point detection,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2013.
E. Zhou, H. Fan, Z. Cao, Y. Jiang, and Q. Yin, “Extensive facial landmark localization with coarse-to-fine convolutional network cascade,” IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, 2013.
Z. Zhang, P. Luo, C. C. Loy, and X. Tang, “Facial landmark detection by deep multi-task learning,” European Conference on Computer Vision, 2014.
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