(44-4) 13 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Одноэтапный детектор лиц и особых точек на цифровых изображениях
Ю.В. Визильтер 1, В.С. Горбацевич 1, А.С. Моисеенко 1,2

1 Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем (ГосНИИАС),
125167, Россия, г. Москва, ул. Викторенко, д. 7,
2 Московский физико-технический институт (государственный университет),
141707, Россия, г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9

 PDF, 2028 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-674

Страницы: 589-595.

Аннотация:
Поиск особых точек лица является важной подзадачей в решении ряда задач лицевой биометрии. В системах распознавания лиц построение биометрического шаблона происходит по предварительно выровненному (нормализованному) изображению лица, этап нормализации включает в себя задачу поиска основных точек лица. Актуальной в подобной задаче является проблема баланса между качеством работы детектора особых точек и скоростью. В данной статье предложен одноэтапный детектор лиц и особых точек на базе глубоких конволюционных нейронных сетей, работающий в режиме реального времени и достигающий высокого качества на ряде известных тестовых выборок (AFLW2000, COFW, Menpo2D). Предлагаемый детектор лиц и особых точек основан на идее одноэтапного детектора объектов SSD, зарекомендовавшего себя как алгоритм, обеспечивающий высокую скорость работы и высокое качество обнаружения объектов. В качестве базовой архитектуры глубоких конволюционных нейронных сетей используется сеть ShuffleNet V2.  Важной особенностью предлагаемого алгоритма является то, что обнаружение лица на изображении и поиск ключевых точек делается за один проход глубоких конволюционных нейронных сетей, что позволяет значительно экономить время на этапе внедрения. Также подобная многозадачность позволяет снизить процент ошибок в задаче поиска особых точек, что позитивно сказывается на качестве работы итогового алгоритма распознавания лиц.

Ключевые слова:
биометрия, обнаружение лиц, поиск особых точек лица, SSD.

Благодарности
Эта работа была поддержана грантом РФФИ 19-07-01146 А.

Цитирование:
Визильтер, Ю.В. Одноэтапный детектор лиц и особых точек на цифровых изображениях / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, А.С. Моисеенко// Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 4. – С. 589-595. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-674.

Citation:
Vizilter YV, Gorbatsevich VS, Moiseenko AS. Single-shot face and landmarks detector. Computer Optics 2020; 44(4): 589-595. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-674.

Литература:
  1. Liu, W. SSD: Single shot multibox detector / W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.-Y. Fu, A.C. Berg // ECCV. – 2016. – P. 21-37.
  2. Jiao, L. A survey of deep learning-based object detection / L. Jiao, F. Zhang, F. Liu, S. Yang, L. Li, Z. Feng, R. Qu // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 128837-128868.
  3. Deng, J. ArcFace: Additive angular margin loss for deep face recognition / J. Deng, J. Guo, N. Xue, S. Zafeiriou // 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2019. – P. 4685-4694.
  4. Liu, W. SphereFace: Deep hypersphere embedding for face recognition / W. Liu, Y. Wen, Z. Yu, M. Li, B. Raj, L. Song // 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2017. – P. 6738-6746.
  5. Zhang, K. Joint face detection and alignment using multitask cascaded convolutional networks / K. Zhang, Z. Zhang, Z. Li, Y. Qiao // IEEE Signal Processing Letters. – 2016. –Vol. 23, Issue 10. – P. 1499-1503.
  6. Deng, J. RetinaFace: Single-stage dense face localisation in the wild [Electronical Resource] / J. Deng, J. Guo, Y. Zhou, J. Yu, I. Kotsia, S. Zafeiriou. – 2019. – URL: https://arxiv.org/abs/1905.00641 (request date 25.12.2019).
  7. Shen, Z. DSOD: Learning deeply supervised object detectors from scratch / Z. Shen, Z. Liu, J. Li, Y.-G. Jiang, Y. Chen, X. Xue // 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2017. – P. 1937-1945.
  8. Lin, T.-Y. Focal loss for dense object detection / T.-Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, P. Dollár // 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2017. – P. 2999-3007.
  9. Girshick, R. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, J. Malik // Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2014. – P. 580-587.
  10. Girshick, R. Fast R-CNN / R. Girshick // 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2015. – P. 1440-1448.
  11. Ren, S. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks / S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2015. – Vol. 39, Issue 6. – P. 1137-1149.
  12. Lin, Y. Feature pyramid networks for object detection / Y. Lin, P. Dollar, R. Girshick, K. He, B. Hariharan, S. Belongie // 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2017 – DOI: 10.1109/CVPR.2017.106.
  13. Ma, N. ShuffleNet V2: Practical guidelines for efficient CNN architecture design / N. Ma, X. Zhang, H.-T. Zheng, J. Sun // European Conference on Computer Vision. – 2018. – P. 122-138.
  14. Zhang, S. S3FD: Single shot scale-invariant face detector / S. Zhang, X. Zhu, Z. Lei, H. Shi, X. Wang, S.Z. Li // International Conference on Computer Vision. – 2017. – P. 192-201.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20