Vi introducerar vår metod och system för ansiktsigenkänning med hjälp av flera pose-medvetna djupt lärande modeller. I vår representation, en ansiktsbild bearbetas av flera posespecifika djupt konvolutionella neurala nätverk (CNN) modeller för att generera flera pose-specifika funktioner. 3D rendering används för att generera flera ansikte poser från inmatningsbilden. Känsligheten hos igenkänningssystemet för att skapa variationer minskar eftersom vi använder en ensemble av pose-specifika CNN-funktioner. Papperet presenterar omfattande experimentella resultat om effekten av landmärkesdetektering, CNN lagerval och posera modellval på utförandet av igenkänning pipeline. Vår nya representation ger bättre resultat än toppmoderna resultat på IARPA:s CS2 och NIST:s IJB-A i både verifiering och identifiering (dvs. sök-) uppgifter.
Wael AbdAlmageed m.fl. REF använder flera pose specifika djupa konvolution neurala nätverk (CNN) modeller för att generera flera pose-specifika funktioner.
Face recognition using deep multi-pose representations
{'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']}