Resumen

La localización de puntos de referencia faciales es un tema popular en el campo del análisis facial. Sin embargo, los problemas que surgen en las aplicaciones prácticas, como el manejo de las variaciones de pose y las oclusiones parciales, manteniendo un tamaño moderado del modelo de entrenamiento y la eficiencia computacional, siguen siendo un reto para las soluciones actuales. En este trabajo, presentamos un método de reconstrucción global de la forma para localizar puntos de referencia faciales adicionales en comparación con los puntos de referencia faciales utilizados en la fase de entrenamiento. En el método propuesto, la configuración reducida de los puntos de referencia faciales se descompone primero en los correspondientes coeficientes dispersos. A continuación, se explotan las correlaciones explícitas de la forma de la cara para hacer una regresión entre los coeficientes dispersos de diferentes configuraciones de puntos de referencia faciales. Por último, los puntos de referencia faciales adicionales se reconstruyen combinando el diccionario de formas preentrenado y la aproximación de los coeficientes dispersos. Aplicando el método propuesto, tanto el tiempo de entrenamiento como el tamaño del modelo de una clase de métodos que apilan evidencias locales como un descriptor de apariencia pueden ser reducidos con sólo un compromiso menor en la precisión de la detección. Experimentos exhaustivos demuestran que el método propuesto es factible y es capaz de reconstruir puntos de referencia faciales adicionales incluso en poses faciales muy asimétricas.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:punto de referencia facial adicional, coeficiente disperso, métodos propuestos, punto de referencia facial, clase de métodos, configuración del punto de referencia facial, campo de la cara, tamaño del modelo de entrenamiento, diccionario de formas preentrenado, pose asimétrica de la cara
• Keywords:extra facial landmark, sparse coefficient, proposed methods, facial landmark, class of methods, facial landmark configuration, field of face, training model size, pretrained shape dictionary, asymmetrical face pose