Abstract-Human ansikten i övervakningsvideor lider ofta av allvarlig bild oskärpa, dramatiska pose variationer, och ocklusion. I detta dokument föreslår vi en omfattande ram baserad på Convolutional Neural Networks (CNN) för att övervinna utmaningar i videobaserad ansiktsigenkänning (VFR). För det första, för att lära sig suddiga ansiktsrepresentationer, suddar vi artificiellt ut träningsdata som består av klara stillbilder för att ta hänsyn till en brist i verkliga videoutbildningsdata. Med hjälp av utbildningsdata som består av både stillbilder och artificiellt suddiga data uppmuntras CNN att lära sig suddiga funktioner automatiskt. För det andra föreslår vi en Trunk-Branch Ensemble CNN-modell (TBE-CNN) för att öka robustheten hos CNN-funktioner för att skapa variationer och ocklusion, som tar fram kompletterande information från holistiska ansiktsbilder och fläckar som beskärs runt ansiktskomponenter. TBE-CNN är en end-to-end-modell som extraherar funktioner effektivt genom att dela de låg- och medelnivåkonvolutionella skikten mellan stam- och grennäten. För det tredje, för att ytterligare främja den diskriminerande kraften hos de representationer som TBE-CNN har lärt sig, föreslår vi en förbättrad tripletförlustfunktion. Systematiska experiment motiverar de föreslagna teknikernas effektivitet. Mest imponerande är att TBE-CNN uppnår toppmodern prestanda på tre populära videoansiktsdatabaser: PaSC, COX Face och YouTube Faces. Med de föreslagna teknikerna får vi också första plats i BTAS 2016 Video Person Recognition Evaluation. Index Terms-Video-baserad ansiktsigenkänning, videoövervakning, suddiga och pose-robust representationer, konvolutionella neurala nätverk.
Ding m.fl. I REF föreslogs en snabel-branch ensemble CNN-modell för videobaserad ansiktsigenkänning.
Trunk-Branch Ensemble Convolutional Neural Networks for Video-based Face Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}