DL之FAN：FAN人臉對齊網絡(Face Alignment depth Network)的論文簡介、案例應用之詳細攻略

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FAN人臉對齊網絡(Face Alignment depth Network)的論文簡介

FAN人臉對齊網絡(Face Alignment depth Network)的案例應用

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DL之FAN：FAN人臉對齊網絡(Face Alignment depth Network)的論文簡介、案例應用之詳細攻略

FAN人臉對齊網絡(Face Alignment depth Network)的論文簡介

? ? ? ? ? 隨著深度學習的到來和大型注釋數據集的發展，最近的工作已經顯示出前所未有的準確性，甚至在最具挑戰性的計算機視覺任務的結果。在這項工作中，我們重點關注landmark 定位，特別是面部landmark 定位，也被稱為面部對齊，可以說是過去幾十年計算機視覺中研究最多的主題之一。最近使用卷積神經網絡(CNNs)進行地標定位的工作已經在其他領域如人體姿態估計[39,38,24,17,27,42,23,5]中突破了界限，但目前還不清楚在人臉對齊方面取得了什么進展。這項工作的目的是解決這個差距在文學。歷史上，根據手頭的任務不同，使用了不同的技術來進行landmark 定位。例如，在神經網絡出現之前，人類姿態估計的工作主要基于圖像結構[12]和復雜的擴展[44、25、36、32、26]，因為它們能夠模擬大的外觀變化并適應廣泛的人類姿態。然而，這種方法還沒有被證明能夠達到用于面部對準任務的級聯回歸方法所顯示的高度準確性[11,8,43,50,41]。另一方面，在初始化不準確的情況下，級聯回歸方法的性能會下降，當有大量自聚焦landmark 或大的面內旋轉時，會出現較大的(和不熟悉的)面部姿勢。

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FAN人臉對齊網絡(Face Alignment depth Network)的案例應用

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總結

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