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학술대회자료
저자정보
마민욱 (한국과학기술원) 김준영 (한국과학기술원) 유창동 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
994 - 999 (6page)

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This paper focuses on developing a few-shot facial landmark detector that can operate on the general domain of face. Conventional methods typically used the huge amount of labeled data to perform human facial landmark detection or transferred the knowledge on the human domain to other domains. However, faces share similar geometric structure across various domains ranging from human, animals, cartoons, or even emojis. We propose domain-agnostic few-shot facial landmark detector (DAFF) that possesses both generalizability and dataefficiency. On top of model-agnostic meta-learning (MAML) framework, DAFF is composed of two components: (1) batch-adaptive spatial transformer network with triangle matching loss and (2) facial landmark regressor. Batch-adaptive spatial transformer network first transforms the input image to have a common structure for each facial domain, and facial landmark regressor localizes the position of both eyes and nose. For evaluation, we repurpose LHI-Animal-Faces dataset by adding facial landmark labels on each image. Experimental results show that DAFF outperforms previous methods significantly.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Method
III. Experiments
IV. Conclusion
Reference

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