Abstrakt. Att utvärdera likheten mellan bilder och deras deskriptorer genom att använda sig av diskriminerande inlärare har visat sig vara ett effektivt ansiktesigenkänningsparadigm. I detta dokument visar vi hur "bakgrundsprover", dvs. exempel som inte hör till någon av de klasser som lärs, kan ge en betydande prestandaboost till sådana ansiktsigenkänningssystem. I synnerhet ger vi följande bidrag. För det första definierar och utvärderar vi "Two-Shot Likhet" (TSS) som en förlängning till den nyligen föreslagna "One-Shot Likhet" (OSS). Båda dessa åtgärder använder bakgrundsprover för att underlätta bättre igenkänningsfrekvens. För det andra undersöker vi rankningen av bilder som mest liknar en frågebild och använder dem som deskriptor för den bilden. Slutligen ger vi resultat som understryker vikten av en korrekt ansiktsjustering i automatiska system för ansiktsigenkänning. Dessa bidrag i samförstånd gör det möjligt för oss att uppnå en framgång på 86.83% på Labeled Faces in the Wild (LFW) benchmarking, överträffar nuvarande toppmoderna resultat.
I REF utvidgades OSS till "Two-Shot Likhet" (TSS) för en deskriptor som erhållits från rankningen av bilder som mest liknar en frågebild.
Similarity Scores based on Background Samples
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}