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A Fast and Efficient Face Pose Estimation Algorithm for Mobile Device

机译:一种快速高效的移动设备姿势估计算法

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摘要

This paper proposes a method for face pose estimation from a single image. Face pose estimation is mainly used to estimate the 3D Euler Angle of the input face region image and is widely applied in human-computer interaction, video surveillance and other fields. For the purpose of improving the speed and accuracy of face pose estimation, multifarious operators or modules are utilized to build an efficient convolution neural network. Moreover, a variety of methods for data enhancement are used while training the CNN. Experiments show that our proposed method has higher speed and accuracy compared with previous face pose estimation methods.
机译:本文提出了一种从单个图像面部姿势估计的方法。 面向姿势估计主要用于估计输入面部区域图像的3D欧拉角,并且广泛应用于人机交互,视频监控等领域。 为了提高面部姿势估计的速度和准确性,利用多种算子或模块来构建高效的卷积神经网络。 此外,在训练CNN时使用各种用于数据增强的方法。 实验表明,与之前的面部姿势估计方法相比,我们所提出的方法具有更高的速度和准确性。

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