Resumen

La detección y alineación de rostros en entornos sin restricciones siempre se implementa en dispositivos de borde que tienen almacenamiento de memoria limitado y baja potencia de cómputo. Este artículo propone un método de una etapa llamado CenterFace para predecir simultáneamente la caja facial y la ubicación de puntos de referencia con velocidad en tiempo real y alta precisión. El método propuesto también pertenece a la categoría sin anclaje. Esto se logra mediante (a) aprender la posibilidad de existencia de un rostro a través de mapas semánticos, (b) aprender la caja delimitadora, desplazamientos y cinco puntos de referencia para cada posición que potencialmente contiene un rostro. Específicamente, el método puede ejecutarse en tiempo real en un solo núcleo de CPU y 200 FPS utilizando NVIDIA 2080TI para imágenes de resolución VGA y puede lograr simultáneamente una precisión superior (WIDER FACE Val/Test-Easy: 0,935/0,932, Medium: 0,924/0,921, Hard: 0,875/

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Detección facial; Alineación; Entorno no restringido; Dispositivos de borde; Velocidad en tiempo real; Alta precisión
• Keywords:Face detection; Alignment; Unconstrained environment; Edge devices; Real-time speed; High accuracy