Jooo's life story

Face Alignment WarpingCode : https://github.com/t0nyren/piecewiseAffinecode : https://github.com/dougsouza/face-frontalization 얼굴 검출->랜드마크 검출 -> 정면으로 와핑1. 입력 : 영상 및 input Landmark , Target Landmark2. 알고리즘1. Landmark를 기준으로 dx, dy 맵 생성2. delaunay 삼각 분할 생성3. Grid의 위치에서 삼각형과 관계를 통해 weight 값 계산하고, dx, dy 업데이트4. dx, dy를 이용하여 보간하면서 warping 얼굴 데이터베이스 활용 Code : https://github.com/t0nyren/AverageFace 매트랩으..

Face Alignment Code : https://github.com/junyanz/FaceDemoPaper : http://people.eecs.berkeley.edu/~junyanz/projects/mirrormirror/mirrormirror_large.pdfSite : http://people.eecs.berkeley.edu/~junyanz/projects/mirrormirror/CLM(Constrained Local Models Tracking) Paper http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/papers/BMVC06/cristinacce_bmvc06.pdf

거울아, 거울아, 말해라.. 에러가 작니? ▷ KEY NOTE 1. 같은 영상을 미러한 후 검출을 수행하면 결과가 다름 -> Mirror error 와 Alignment Error는 높은 상관 관계를 갖음 -> 즉 Mirror error가 높은 경우 정렬이 실패헀다고 볼 수 있음 2. 이러한 특성을 이용하여 정상적으로 검출이 된 것인지 판단이 가능 -> 정상적으로 검출되지 않은 경우, 다른 초기 위치로부터 다시 검출 수행 ■ Abstract 객체 부분 지역화 방법(Object Part Localization Method)는 mirror 영상에서 좌우 대칭인 결과를 얻을 수 있을까? - 놀랍게도, mirror 영상의 학습 집합을 추가하더라도 그렇지 않다. 이 논문에서는 이러한 문제에 대해 살펴보겠다. 우리..

One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees:[ c++ code|paper|video ] - Shrinkage factor : 학습률을 주어 gradient boosting -> 이 값을 이용하여 점차적으로 fitting하는 방법은 좋은 방법 같음- Feature Selection : 두 위치를 선택 할 때 확률 함수를 정의하는 방법을 사용하여 좀 더 좋은 특징을 선택헀다. 중요한 아이디어 같음- Handling missing labels : 랜드마크의 위치는 추정되지만 실제로 학습 영상에서 폐색된 경우가 있을 수 있다. 이러한 것을 학습 할때 W 메트릭스로 학습을 좀 더 효과적으로 할 수 있다. ■ Training - dlib..