Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Facial Landmarks Detection Using a Cascade of Recombinator Networks.
Año:2018
Áreas de investigación
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
In this paper we present DCFE, a real-time facial landmarkregression method based on a coarse-to-fine Ensemble of Regression Trees(ERT). We use a simple Convolutional Neural Network (CNN) to gen-erate probability maps of landmarks location. These are further refinedwith the ERT regressor, which is initialized by fitting a 3D face modelto the landmark maps. The coarse-to-fine structure of the ERT letsusaddress the combinatorial explosion of parts deformation. Withthe 3Dmodel we also tackle other key problems such as robust regressor initial-ization, self occlusions, and simultaneous frontal and profileface analysis.In the experiments DCFE achieves the best reported result in AFLW,COFW, and 300W private and common public data sets.
Internacional
Si
Nombre congreso
Proceedings European Conference on Computer Vision, ECCV
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-3-030-01263-2
DOI
Fecha inicio congreso
08/09/2018
Fecha fin congreso
14/09/2018
Desde la página
609
Hasta la página
624
Título de las actas
Facial Landmarks Detection Using a Cascade of Recombinator Networks.
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Roberto Valle Fernandez (UPM)
  • Autor: José Miguel Buenaposada Biencit (UPM)
  • Autor: Luis Baumela Molina (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Visión por Computador y Robótica Aérea
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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