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Semi-automatic Facial Key-Point Dataset Creation

机译：半自动面部关键点数据集创建

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This paper presents a semi-automatic method for creating a large scale facial key-point dataset from a small number of annotated images. The method consists of annotating the facial images by hand, training Active Appearance Model (AAM) from the annotated images and then using the AAM to annotate a large number of additional images for the purpose of training a neural network. The images from the AAM are then re-annotated by the neural network and used to validate the precision of the proposed neural network detections. The neural network architecture is presented including the training parameters.
机译：本文提出了一种从少量带注释的图像创建大规模面部关键点数据集的半自动方法。该方法包括用手对面部图像进行注释，从被注释的图像中训练活动外观模型（AAM），然后使用AAM来注释大量其他图像以训练神经网络。然后，来自AAM的图像将由神经网络重新注释，并用于验证所提出的神经网络检测的精度。提出了包括训练参数在内的神经网络架构。

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