Introduction to "Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning"

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2014.12.6
第26回コンピュータビジョン勉強会＠関東　ECCV2014読み会
Facial Landmark Detection
by Deep Multi-task Learning
Zhanpeng Zhang, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
The Chinese University of Hong Kong
笹尾幸良　Yukiyoshi Sasao (紹介者)
@poyy

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Summary
目的：顔画像の５点の位置を得る(顔特徴点検出：Facial Landmark Detection)
主目的
補助的なタスク
(性別とか顔向き)
情報も用いて
一緒に学習する
Deep CNN + Multi-Task Learning (タスク毎の停止条件付き)
によって、少ないNN-layer数で高精度,隠れに強い顔特徴点検出を実現

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著者(研究室) 紹介1
香港中文大学
The Chinese University of Hong Kong　/ Multimedia Laboratory
Xiaogang Wang
Deep Learning を人・顔などの認識に応用
ECCV2014 : 10papers accepted
CVPR2014 : 12papers accepted

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著者(研究室) 紹介2
顔認識ベンチマーク Labeled Faces in the Wild でNo.1精度
人が実施した精度 (Human performance)
Facebook

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顔特徴点検出の先行研究
● Regression-based method
Valstar, M., Martinez, B., Binefa, X., Pantic, M.:
Facial point detection using boosted regression
and graph models. In: CVPR. pp. 2729-2736 (2010)
回帰で、点の位置を直接求める
● Template fitting method
Cootes, T.F., Edwards, G.J., Taylor, C.J.:
Active appearance models.
PAMI 23(6), 681-685 (2001)
位置や見た目のモデルをあてはめる
● Cascaded CNN
Sun, Y., Wang, X., Tang, X.:
Deep convolutional network cascade
for facial point detection.
In: CVPR. pp. 3476-3483 (2013)
同じ研究室の手法
特徴点ごとに分割して段階的にCNNを適用.
CNN数が多い. 23 CNNs.
先行研究に対し,補助的なタスクを使うことと,
Raw-pixel入力のCNNで,Cascadeせずに
少ない処理時間で処理できることが特徴.

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メインTask と補助Task
w
メインTask
5点の2次元座標 (回帰)
眼鏡をかけているか (識別)
笑顔か (識別)
性別 (識別)
顔向き (識別)
g

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目的関数 1
● 一般的な Multi-Task Learning (MTL)
各Task 各訓練サンプル
正則化
正解y 特徴量x, パラメータwによる関数
各Taskの損失関数
→　全てのTaskの損失関数を平等に最適化

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● 本稿でのMTL
目的関数 2
各補助Task
その補助Taskの重要度
メインTask(顔特徴点検出)の損失補助Task(笑顔,眼鏡,..)の損失
→ Taskごとに重要度λは異なる (λも学習)
目的はあくまでメインTaskを最適化すること
正則化
の線形関数softmax関数
実装は..

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全体構造
TCDCN : Tasks-Constrained Deep Convolutional Network
特徴量
は共通
Network (特徴抽出)は
全Taskで共通
各Taskで回帰

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CNNで抽出した特徴量
・学習した特徴量を可視化すると..
似たような顔向き、顔属性の入力に対し
同じような特徴量を抽出できている
→　顔向き・顔属性にロバストな特徴空間

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学習方法:
一般的な確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent)
例：
Back propagation 特徴量のエラー = 全TaskのErrorを統合したもの
収束するまで繰り返す

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Task-wise early stopping:
Taskによって, 難易度, 収束率 (最適なパラメータまでのiteration数) は異なる
例えば, 眼鏡のあり/なしは, 笑顔かどうかよりも簡単である
そのTaskの最良の時を過ぎて学習を続けることは,
メインTaskの学習を阻害することになりかねない
→　Taskごとに, 最良の時に学習をstopする
[最良の時]のcriterion
閾値
training-errorの傾向.
直近k回のtraining-errorが
急激に落ちていると,
値は小さくなる　→ stop しない
：補助Taskの重要度
汎化性能.
training-error に対する validation-error の率.

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結果評価Dataset : AFLW
評価Dataset : AFW
失敗例

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評価(1) 各補助Taskの効果:
学習画像として, 自ら用意した公開Dataset (MTFL) を使用
評価Dataset : AFLW
・全補助Taskを使用する(FLD+all)ことで, 従来(FLD)から失敗率を10%改善
・補助Taskの中ではposeが最も寄与している

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評価(2) Smile, Poseの効果:
評価Dataset : AFLW

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評価(3) Task-wise Early Stoppingの効果:
補助Taskごとにstopすることで, 精度向上している

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評価(4) 他手法との比較 1
Cascaded CNN と比較し, より少ない計算量で, 精度が良い
CNN数処理時間 on Core i5
Cascaded CNN 23 120 msec
TCDCN 1 17 msec GPU
→ 1.5 msec

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評価(4) 他手法との比較 2

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Demo
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/TCDCN.html
● Live Demo (exe, windows)
● Multi-Task Facial Landmark (MTFL) dataset

まとめ
● 異なる, だが少し関係するTaskとのjoint-learningによって,
隠れや顔角度に頑強な顔特徴点検出を実現.
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● Taskごとの早期停止スキームによってモデルを収束.
● CNNをCascadeしないため高速.
● 他の手法の初期位置推定としても使用可能.
RCPR(Robust face landmark estimation under occlusion)
を高精度化

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