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Communication Dans Un Congrès Année : 2018

A survey of deep facial landmark detection

Yongzhe Yan
Xavier Naturel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 874579
Thierry Chateau

Résumé

Facial landmark detection plays a very important role in many facial analysis applications such as identity recognition, facial expression analysis, facial animation, 3D face reconstruction as well as facial beautification. With the recent advance of deep learning, the performance of facial landmark detection, including on unconstrained in-the-wild datasets, has seen considerable improvement. This paper presents a survey of deep facial landmark detection for 2D images and video. A comparative analysis of different face alignment approaches is provided as well as some future research directions.
La détection de landmarks joue un rôle crucial dans de nombreuses applications d'analyse du visage comme la reconnaissance de l'identité, des expressions, l'animation d'avatar, la reconstruction 3D du visage, ainsi que pour les applications de réalité augmentée comme la pose de masque ou de maquillage virtuel. L'avènement de l'ap-prentissage profond a permis des progrès très importants dans ce domaine, y compris sur les corpus non contraints (in-the-wild). Nous présentons ici un état de l'art centré sur la détection 2D dans une image fixe, et les méthodes spécifiques pour la vidéo. Nous présentons ensuite les corpus existants pour ces trois tâches, ainsi que les métriques d'évaluations associées. Nous exposons finalement quelques résultats, ainsi que quelques pistes de recherche.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02892002 , version 1 (07-07-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02892002 , version 1

Citer

Yongzhe Yan, Xavier Naturel, Thierry Chateau, Stefan Duffner, Christophe Garcia, et al.. A survey of deep facial landmark detection. RFIAP, Jun 2018, Paris, France. ⟨hal-02892002⟩
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