Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en metod, GridFace, för att minska de geometriska variationerna i ansiktet och förbättra igenkänningsprestandan. Vår metod rätar upp ansiktet genom lokala homografi transformationer, som uppskattas av ett ansikte upprätande nätverk. För att uppmuntra bildgenerationen med kanoniska vyer tillämpar vi en legalisering baserad på den naturliga ansiktsfördelningen. Vi lär oss nätverket för korrigering och igenkänning på ett end-to-end sätt. Omfattande experiment visar att vår metod i hög grad minskar geometriska variationer och ger betydande förbättringar i okonstruerade ansiktsigenkänningsscenarier.
I det senaste arbetet föreslår REF ett GridFace för att minska de geometriska variationerna i ansiktet.
GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}