Abstrakt. Ansiktstolkning är en grundläggande uppgift i ansiktsbildsanalys. Det är detsamma som att märka varje pixel med lämpliga ansiktsdelar som ögon och näsa. I tidningen presenterar vi ett sammanlänkat konvolutionellt neuralt nätverk (iCNN) för att lösa detta problem på ett end-to-end-sätt. Den består av flera konvolutionella neurala nätverk (CNN) tar input i olika skalor. Ett särskilt länkskikt är utformat för att göra det möjligt för CNN att utbyta information, vilket gör det möjligt för dem att på ett effektivt sätt integrera lokal och kontextuell information. ICNN:s kännetecken är den omfattande användningen av nedsampling och uppsampling i de sammanlänkande skikten, medan traditionella CNN:er vanligtvis endast använder nedsampling. En tvåstegsrörledning föreslås för ansiktstolkning och båda stegen använder iCNN. Det första steget lokaliserar ansiktsdelar i den storleksreducerade bilden och det andra steget märker pixlarna i de identifierade ansiktsdelarna i den ursprungliga bilden. På ett referensdataset har vi fått bättre resultat än de senaste metoderna.
Zhou m.fl. studerade ett ansikte tolkning uppgift med sammanlänkade konvolutionella neurala nätverk REF.
Interlinked Convolutional Neural Networks for Face Parsing
{'venue': 'International Symposium on Neural Networks. Springer, Cham, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}