Face Alignment by Explicit Shape Regression-注释版

本文介绍了一种高效精确的人脸对齐方法，称为“显式形状回归”（Explicit Shape Regression，ESR），该方法通过直接学习向量回归函数来推断图像中整个面部形状（即面部关键点集合），并明确最小化训练数据的对齐误差。与以往基于回归的方法不同，本文提出的方法不需要使用大多数先前方法中所用的固定参数化形状模型，而是将内在形状约束自然编码到在级联学习框架中的回归器，并在测试时从粗到细应用。 为了使回归更有效和高效，作者设计了两级提升回归器、形状索引特征（shape-indexed features）和基于相关性的特征选择方法。这种组合使我们能够在短时间内从大量训练数据中学习准确的模型，并在测试时非常快速地进行回归。在具有挑战性的数据上的实验显示，该方法在准确性和效率方面显著优于现有的最先进技术。 文章的引言部分强调了人脸对齐的重要性。在面部识别、面部跟踪、面部动画和3D面部建模等任务中，自动、高效和鲁棒的人脸对齐方法是必需的。在当今个人和网络照片数量激增的情况下，这样的需求对于当前方法在不受约束的环境中的表现是一个挑战，主要是因为面部外观、光照和部分遮挡的变化很大。面部形状由面部关键点坐标组成，给定一个面部图像，人脸对齐的目标是估计尽可能接近真实面部形状的形状。 对于面部形状S的估计通常是基于最小化对齐误差来引导训练和评估性能的，但在测试时，由于真实形状S未知，无法直接最小化对齐误差。根据如何估计S，大多数对齐方法可以被归类为基于优化的方法。在ESR方法中，作者不使用优化方法，而是采用两级回归模型。这种两级结构包括一个粗级联学习器和一个细级联学习器。粗级联学习器首先生成一个粗略估计的形状，然后细级联学习器在此基础上进一步细化形状。 形状索引特征是根据面部的几何结构设计的，它们可以提供更丰富的面部形状信息。基于相关性的特征选择方法则是用来从大量可能的特征中选择那些对推断面部形状最有帮助的特征。弱回归器采用随机Fern，这是一种弱学习器，它通过迭代地增加Fern（蕨类）来集成多个决策树的预测。这种集成学习方法有助于提高回归的准确性和鲁棒性。 文章中提到，ESR方法的实现可以在20分钟内处理2000张训练图像，并且在测试时每帧仅需15毫秒即可完成87个面部标志点形状的回归。这表明该方法不仅在准确性上有所提升，而且在时间效率上也大大优于以往的方法。 总结起来，ESR方法通过直接学习面部形状的向量回归函数、两级级联回归结构、形状索引特征和基于相关性的特征选择，大幅提高了人脸对齐的准确性与速度。这些创新点不仅为学术界提供了一种新颖的面部识别前处理手段，也为工业界提供了实际应用中可行的快速人脸对齐解决方案。