论文笔记--人脸检测JDA

[1]: Joint Cascade Face Detection and Alignment –ECCV 2014

[2]: Face Alignment via Regressing Local Binary Features–TIP2016

[3]: Class-Specific Hough Forests for Object Detection

[4]: Face Alignment by Explicit Shape Regression

最近在做关于人脸检测的项目，主要是实现JDA【1】并尝试改进。

锁定JDA有两方面原因：速度28ms，准确率 FDDB 0.85

JDA采用的是框架是经典的Viola and Jones框架，即遵循两点：1）级联结构；2）简单的特征

本文的创新点是将alignment融合到detection中，利用landmark的回归辅助人脸的检测。具体来说，分类和回归，采用的特征都是在landmark周围的像素差特征，shape不断回归，像素差特征越能体现人脸的特征，从而起到辅助检测的作用。

作者实验验证了 这种shape index feature确实可以提升检测效果

对齐主要在【2】的基础上做的改进，改进的地方是在特征池的提取上，【2】是在目标回归点的local region上抽样点集得到像素差特征，而JDA是从任意取两个landmark的local region采样得到像素差特征；

级联结构的CART树主要采用【3】，不同之处在树的结构方面，【3】中在定义树深度的前提下，还设定了节点停止分裂的条件，JDA中仅定义树的深度；

关于可以改进的地方，活血可以提出一种新的特征能够同时用于关键点检测和人脸检测，另外，在级联过程中，也没有用到像adaboost那样不断更新样本的权重。

暂时还没明确的idea。