I detta dokument presenterar vi ett djupt kopplat ramverk för att ta itu med problemet med att matcha skissbilden mot ett galleri med muggbilder. Ansiktsskisser har viktig information om den rumsliga topologin och geometriska detaljer av ansikten samtidigt som saknas några viktiga ansiktsattribut såsom etnicitet, hår, öga och hudfärg. Vi föreslår en kopplad djup neural nätverk arkitektur som använder ansiktsattribut för att förbättra skiss-foto igenkänning prestanda. Den föreslagna metoden Attribute-Assisted Deep Convolutional Neural Network (AADCNN) utnyttjar ansiktsattribut och utnyttjar förlustfunktionerna från ansiktsattributens identifierings- och ansiktsverifieringsuppgifter för att lära sig rika diskriminerande funktioner i en gemensam inbäddad subrymd. Den ansiktsattribut identifiering uppgift ökar den inter-personliga variationer genom att skjuta isär de inbyggda funktioner som extraheras från individer med olika ansiktsattribut, medan verifieringen uppgiften minskar den intra-personliga variationer genom att dra samman alla funktioner som är relaterade till en person. De inlärda särdragen kan vara väl generaliserade till nya identiteter som inte syns i träningsdata. Den föreslagna arkitekturen kan till fullo utnyttja informationen om skiss och kompletterande ansiktsattribut för att träna upp en djup modell jämfört med de konventionella metoderna för att känna igen skisser och foton. Omfattande experiment utförs på sammansatta (E-PRIP) och semi-forensiska (IIIT-D semi-forensiska) dataset. Resultaten visar överlägsenheten i vår metod jämfört med de senaste modellerna i skiss-fotoigenkänningsalgoritmer.
Iranmanesh m.fl. REF föreslog en kopplad djup neural nätverk arkitektur som använder etnicitet, hår, ögon och hudfärg.
Deep Sketch-Photo Face Recognition Assisted by Facial Attributes
{'venue': '2018 IEEE 9th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'journal': '2018 IEEE 9th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}