Den senaste tidens explosiva tillväxt i konvolutionella neurala nätverk (CNN) forskning har producerat en mängd nya arkitekturer för djupt lärande. En spännande ny arkitektur är den bilinjära CNN (B-CNN), som har visat dramatiska resultatvinster på vissa finkorniga igenkänningsproblem [15]. Vi tillämpar detta nya CNN på det utmanande nya riktmärket för ansiktsigenkänning, IARPA Janus Benchmark A (IJB-A) [12]. Det har ansikten från ett stort antal identiteter i utmanande verkliga förhållanden. Eftersom ansiktsbilderna inte identifierades automatiskt med hjälp av ett datoriserat ansiktsdetekteringssystem, har den inte den fördomsfullhet som finns i en sådan databas. Vi demonstrerar prestandan hos B-CNN-modellen från ett AlexNet-liknande nätverk som är förtränat på ImageNet. Vi visar sedan resultat för finjustering med hjälp av en måttlig storlek och offentlig extern databas, FaceScrub [17]. Vi presenterar också resultat med ytterligare finjustering av de begränsade utbildningsdata som tillhandahålls genom protokollet. I varje enskilt fall uppvisar den finjusterade bilinjära modellen betydande förbättringar jämfört med standard CNN. Slutligen visar vi hur en standard CNN förtränad på en stor ansiktsdatabas, den nyligen släppta VGG-Face modell [20], kan omvandlas till en B-CNN utan ytterligare funktionsträning. Detta B-CNN förbättrar CNN-prestandan på IJB-A-riktmärket och uppnår 89,5 % rank-1 recall.
B-CNN REF tillämpar den bilinjära CNN-arkitekturen för ansiktsidentifiering.
One-to-many face recognition with bilinear CNNs
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}