Att känna igen ansiktsbilder är en av de mest utmanande forskningsfrågorna i övervakningssystem på grund av olika problem inklusive olika pose, uttryck, belysning och upplösning. Den robusta igenkänningsmetoden är starkt beroende av styrkan hos extraherade funktioner och förmågan att hantera ansiktsbilder av låg kvalitet. Kunskapen att lära sig robusta funktioner från råa ansiktsbilder gör djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) attraktiva för ansiktsigenkänning. DCNN använder softmax för att kvantifiera modellens förtroende för en klass för en ingångsbild för att göra en förutsägelse. Sannolikheten för softmax är dock inte en sann representation av modellens förtroende och ofta vilseledande i funktionsutrymmet som kanske inte representeras med tillgängliga träningsexempel. Det främsta målet med detta dokument är att förbättra effektiviteten i system för ansiktsigenkänning genom att hantera falska positiva effekter genom att använda modellosäkerhet. Resultaten av experiment på dataset med öppen källkod visar att 3–4 % av noggrannheten förbättras med modellosäkerhet över DCNN och konventionella maskininlärningsmetoder.
Ansiktsigenkänning i bilder är en av de mest utmanande forskningsfrågorna inom spårningssystem (eller även som en del av ett åtkomstsystem) på grund av olika problem REF.
Face recognition with Bayesian convolutional networks for robust surveillance systems
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}