Например, Бобцов

Детекция ключевых точек лица с помощью капсульных нейронных сетей

Аннотация:

Введение. Исследована актуальная и востребованная задача детекции ключевых точек лица. Рассмотрены существующие подходы к решению задачи детекции ключевых точек лица, часто классифицируемые на параметрические и непараметрические. Определен наиболее качественный на сегодняшний день подход, основанный на методах глубокого обучения. Предложено два решения: капсульная сеть с динамической маршрутизацией и глубокая капсульная сеть. В качестве данных для проведения эксперимента выбраны 10 000 сгенерированных лиц из базы сайта Kaggle, размеченных с помощью фреймворка MediaPipe. Метод. Предложен метод использования капсульных архитектур нейронных сетей для решения задачи детекции ключевых точек лица. Метод включает в себя использование сегментации по распознанным с помощью фреймворка MediaPipe ключевым точкам лица. Для построения сетки лица применена триангуляция Делоне. Предложена архитектура глубокой капсульной сети с учетом семантической сегментации. Основные результаты. На основе размеченных данных выполнены эксперименты по детекции ключевых точек с помощью разработанных капсульных нейронных сетей. По результатам тестирования получены значения функции потерь 2,5–2,9 и точности 0,87–0,9. Обсуждение. Предложенная архитектура может быть использована в технологиях по сопоставлению геометрий сеток лица реального человека и трехмерной модели. Архитектура может найти применение в исследованиях капсульных нейронных сетей в области обработки и анализа изображений.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО