Gesichtsdetektion
Die aktuelle Gesichtserkennung konzentriert sich auf die Erkennung winziger und stark verdeckter Gesichter. Gesichtsanalysemethoden erfordern jedoch eine gute Lokalisierung und würden von Rotationsinformationen stark profitieren. Wir schlagen vor, einen Gesichtsrichtungsvektor (FDV) zu prädizieren, der die Gesichtsgröße und -orientierung liefert und von einer gemeinsamen Objekterkennungsarchitektur besser als die herkömmliche Bounding Box gelernt werden kann. Es bietet eine konsistentere Definition der Position und Größe des Gesichts. Die Verwendung des FDV ist für alle nachfolgenden Gesichtsanalysemethoden vielversprechend. Als Beispiel zeigen wir, dass die Erkennung von Landmarken im Gesicht in hohem Maße von vorausgerichteten Gesichtern profitieren kann.
Beispiel zur Detektion beliebig rotierter Gesichter. Blau: klassische Bounding Box, rot: vorgeschlagenes Detektionsverfahren.
Publikationen
Saxen, F., Handrich, S., Werner, P., Othman, E., Al-Hamadi, A., 2019. Detecting Arbitrarily Rotated Faces for Face Analysis, in: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, Taipei, Taiwan.