Ansiktsattributuppskattning har många potentiella tillämpningar inom videoövervakning, ansiktssökning och sociala medier. Medan ett antal metoder har föreslagits för ansiktsattribut uppskattning, de flesta av dem inte uttryckligen beakta attributet korrelation och heterogenitet (t.ex., ordinal kontra nominell och holistisk kontra lokal) under funktionsrepresentation lärande. I detta dokument presenterar vi en Deep Multi-Task Learning (DMTL) metod för att gemensamt uppskatta flera heterogena attribut från en enda ansiktsbild. I DMTL tar vi itu med attribut korrelation och heterogenitet med konvolutionella neurala nätverk (CNNs) som består av delat funktionsinlärning för alla attribut, och kategorispecifika funktionsinlärning för heterogena attribut. Vi introducerar också en oöverskådlig ansiktsdatabas (LFW+), en förlängning av offentlig-domän LFW, med heterogena demografiska attribut (ålder, kön och ras) som erhålls via crowdsourcing. Experimentella resultat på referensvärden med flera ansiktsattribut (MORPH II, LFW+, CelebA, LFWA och FotW) visar att den föreslagna metoden har bättre prestanda än den senaste tekniken. Slutligen visar utvärderingar av en offentlig databas (LAP) med ett enda attribut att det föreslagna tillvägagångssättet har utmärkt generaliseringsförmåga.
Han och Al. I REF föreslogs en heterogen uppskattning av ansiktsattribut med hjälp av lärande med flera uppgifter.
Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}