Flera senaste dokument om automatisk ansiktsverifiering har avsevärt höjt prestandafältet genom att utveckla nya specialiserade representationer som överträffar standardfunktioner som SIFT för detta problem. Detta dokument ger två bidrag: för det första, och något överraskande, visar vi att Fisher vektorer på tätt taget provade SIFT funktioner, dvs.. En off-the-shelf objekt erkännande representation, kan uppnå state-of-the-art ansikte verifiering prestanda på utmanande "Labeled Faces in the Wild" riktmärke; för det andra, eftersom Fisher vektorer är mycket hög dimension, visar vi att en kompakt deskriptor kan läras från dem med hjälp av diskriminerande metrisk inlärning. Denna kompakta deskriptor har en bättre igenkänningsnoggrannhet och är mycket väl lämpad för storskaliga identifieringsuppgifter.
Simonyan m.fl. REF visade att Fisher vektorer på tätt provade SIFT-funktioner kan uppnå toppmoderna prestanda för ansiktsverifiering.
Fisher Vector Faces in the Wild.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}