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Introduction to "Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning"
1. 1
2014.12.6
第26回 コンピュータビジョン勉強会@関東 ECCV2014読み会
Facial Landmark Detection
by Deep Multi-task Learning
Zhanpeng Zhang, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
The Chinese University of Hong Kong
笹尾幸良 Yukiyoshi Sasao (紹介者)
@poyy
3. 3
著者(研究室) 紹介1
香港中文大学
The Chinese University of Hong Kong / Multimedia Laboratory
Xiaogang Wang
Deep Learning を人・顔などの認識に応用
ECCV2014 : 10papers accepted
CVPR2014 : 12papers accepted
4. 4
著者(研究室) 紹介2
顔認識ベンチマーク Labeled Faces in the Wild でNo.1精度
人が実施した精度 (Human performance)
Facebook
5. 5
顔特徴点検出の先行研究
● Regression-based method
Valstar, M., Martinez, B., Binefa, X., Pantic, M.:
Facial point detection using boosted regression
and graph models. In: CVPR. pp. 2729-2736 (2010)
回帰で、点の位置を直接求める
● Template fitting method
Cootes, T.F., Edwards, G.J., Taylor, C.J.:
Active appearance models.
PAMI 23(6), 681-685 (2001)
位置や見た目のモデルをあてはめる
● Cascaded CNN
Sun, Y., Wang, X., Tang, X.:
Deep convolutional network cascade
for facial point detection.
In: CVPR. pp. 3476-3483 (2013)
同じ研究室の手法
特徴点ごとに分割して段階的にCNNを適用.
CNN数が多い. 23 CNNs.
先行研究に対し,補助的なタスクを使うことと,
Raw-pixel入力のCNNで,Cascadeせずに
少ない処理時間で処理できることが特徴.
6. 6
メインTask と 補助Task
w
メインTask
5点の2次元座標 (回帰)
眼鏡をかけているか (識別)
笑顔か (識別)
性別 (識別)
顔向き (識別)
g