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Deep Alignment Network: A Convolutional Neural Network for Robust Face Alignment

机译：深度对准网络：用于鲁棒面部对准的卷积神经网络

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In this paper, we propose Deep Alignment Network (DAN), a robust face alignment method based on a deep neural network architecture. DAN consists of multiple stages, where each stage improves the locations of the facial landmarks estimated by the previous stage. Our method uses entire face images at all stages, contrary to the recently proposed face alignment methods that rely on local patches. This is possible thanks to the use of landmark heatmaps which provide visual information about landmark locations estimated at the previous stages of the algorithm. The use of entire face images rather than patches allows DAN to handle face images with large variation in head pose and difficult initializations. An extensive evaluation on two publicly available datasets shows that DAN reduces the state-of-the-art failure rate by up to 70%. Our method has also been submitted for evaluation as part of the Menpo challenge.
机译：在本文中，我们提出了深度对齐网络（DAN），这是一种基于深度神经网络体系结构的鲁棒人脸对齐方法。 DAN由多个阶段组成，其中每个阶段都会改善前一个阶段估计的面部标志的位置。我们的方法在所有阶段都使用整个面部图像，这与最近提出的依赖局部补丁的面部对齐方法相反。这可以通过使用地标热图来实现，该地标热图提供有关在算法的先前阶段估计的地标位置的可视信息。使用整个脸部图像而不是补丁，DAN可以处理头部姿势变化大且初始化困难的脸部图像。对两个公开可用的数据集的广泛评估表明，DAN可以将最新故障率降低多达70％。作为Menpo挑战的一部分，我们的方法也已提交进行评估。

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