Resumen

En este trabajo desarrollamos un nuevo modelo robusto basado en partes para la localización y detección de puntos de referencia faciales mediante transformación afín. En contraste con los trabajos existentes, el nuevo algoritmo incorpora transformaciones afines con la regresión robusta para hacer frente a los efectos potenciales de los valores atípicos y ruidos dispersos pesados, oclusiones e iluminaciones. De este modo, los objetos distorsionados o desalineados pueden rectificarse mediante transformaciones afines y los patrones de oclusiones y valores atípicos pueden separarse explícitamente de los verdaderos objetos subyacentes en big data. Además, la búsqueda de los parámetros óptimos y las transformaciones afines se plantea como una programación de optimización restringida. Para mitigar los cómputos, se deriva un nuevo conjunto de ecuaciones para actualizar los parámetros implicados y las transformaciones afines de forma iterativa en un modo round-robin. Nuestra forma de actualizar los parámetros comparada con el estado del arte de los trabajos es relativamente mejor, ya que empleamos un algoritmo rápido de método de dirección alterna para multiplicador (ADMM) que resuelve los parámetros por separado. Las simulaciones muestran que el método propuesto supera a los trabajos más avanzados sobre localización y detección de puntos de referencia faciales en los conjuntos de datos COFW, HELEN y LFPW.

• Materias:Simulación numérica Controladores Programación bioobjetiva Redes de retransmisión Simulador dinámico
• Subjects:Numerical simulation Controllers Bioobjective programming Relay networks Dynamic simulator
• Palabras claves:transformaciones afines, localización de puntos de referencia faciales, parámetros, programación de optimización restringida, fuertes ruidos dispersos, nueva parte robusta, verdaderos objetos subyacentes, detección, oclusiones, valores atípicos
• Keywords:affine transformations, facial landmark localization, parameters, constrained optimization programming, heavy sparse noises, new robust part, true underlying objects, detection, occlusions, outliers