I detta dokument presenteras ett Neural Aggregation Network (NAN) för igenkänning av videoansikten. Nätverket tar en ansiktsvideo eller ansiktsbild uppsättning av en person med ett variabelt antal ansiktsbilder som sin ingång, och producerar en kompakt, fast-dimension funktion representation för igenkänning. Hela nätverket består av två moduler. Funktionen inbäddning modul är en djup Convolutional Neural Network (CNN) som kartlägger varje ansiktsbild till en funktion vektor. Aggregeringsmodulen består av två uppmärksamhetsblock som adaptivt aggregerar vektorerna för att bilda en enda egenskap inuti konvexa skrovet som spänns av dem. På grund av uppmärksamhetsmekanismen, är aggregering invariant till bildordningen. Vår NAN är utbildad med en standardklassificering eller verifieringsförlust utan någon extra övervakningssignal, och vi fann att den automatiskt lär sig att förespråka högkvalitativa ansiktsbilder samtidigt som den stöter bort låg kvalitet sådana som suddiga, ockluderade och felaktigt exponerade ansikten. Experimenten på IJB-A, YouTube Face, Celebrity-1000 video ansikte erkännande riktmärken visar att det konsekvent överträffar naiva aggregeringsmetoder och uppnår den state-of-the-art noggrannhet.
Neural Aggregation Networks (NAN) REF säkring ansikte funktioner med en uppsättning innehåll adaptiva vikter med hjälp av en kaskad uppmärksamhetsmekanism för att producera en kompakt representation.
Neural Aggregation Network for Video Face Recognition
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}