Одноэтапный детектор лиц и особых точек на цифровых изображениях

Поиск особых точек лица является важной подзадачей в решении ряда задач лицевой биометрии. В системах распознавания лиц построение биометрического шаблона происходит по предварительно выровненному (нормализованному) изображению лица, этап нормализации включает в себя задачу поиска основных точек лица. Актуальной в подобной задаче является проблема баланса между качеством работы детектора особых точек и скоростью. В данной статье предложен одноэтапный детектор лиц и особых точек на базе глубоких конволюционных нейронных сетей, работающий в режиме реального времени и достигающий высокого качества на ряде известных тестовых выборок (AFLW2000, COFW, Menpo2D). Предлагаемый детектор лиц и особых точек основан на идее одноэтапного детектора объектов SSD, зарекомендовавшего себя как алгоритм, обеспечивающий высокую скорость работы и высокое качество обнаружения объектов. В качестве базовой архитектуры глубоких конволюционных нейронных сетей используется сеть ShuffleNet V2. Важной особенностью предлагаемого алгоритма является то, что обнаружение лица на изображении и поиск ключевых точек делается за один проход глубоких конволюционных нейронных сетей, что позволяет значительно экономить время на этапе внедрения. Также подобная многозадачность позволяет снизить процент ошибок в задаче поиска особых точек, что позитивно сказывается на качестве работы итогового алгоритма распознавания лиц.