आकार बाधित चेहरे की विशेषता डिटेक्टर्स की तुलना

हम चेहरे की विशेषताओं को मजबूत और सटीक रूप से स्थानांतरित करने की समस्या पर विचार करते हैं। विभिन्न विशेषता बिंदुओं के सापेक्ष स्थानों का प्रतिनिधित्व एक सांख्यिकीय आकार मॉडल के उपयोग से किया जाता है। हम प्रत्येक विशेषता बिंदु के लिए एक व्यक्तिगत डिटेक्टर का निर्माण करते हैं, जिसका उपयोग एक विशेषता प्रतिक्रिया छवि उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। एक दिए गए अनुमानित आकार की गुणवत्ता को प्रत्येक प्रतिक्रिया छवि से मानों को जोड़कर जल्दी से मूल्यांकित किया जा सकता है। हम चेहरे की अनुमानित स्थिति का भविष्यवाणी करने के लिए वैश्विक खोज का उपयोग करते हैं, और फिर गैर-रेखीय अनुकूलन का उपयोग करके परिकल्पना को परिष्कृत करते हैं। परिणाम एक ऐसा एल्गोरिदम है जो एक चेहरे के मॉडल को नए चित्रों से मजबूत और सटीक रूप से मेल खाने में सक्षम है, जिसे हम आकार अनुकूलित खोज (SOS) के रूप में संदर्भित करते हैं। हम SOS का विस्तृत वर्णन करते हैं और तीन विभिन्न श्रेणियों के विशेषता डिटेक्टर्स के उपयोग के समय एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करते हैं। हम प्रदर्शित करते हैं कि यह दृष्टिकोण प्रसिद्ध सक्रिय उपस्थिति मॉडल विधि की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम है।