Ansiktsigenkänning med stora pose- och belysningsvariationer är ett utmanande problem i datorseendet. Detta dokument tar upp denna utmaning genom att föreslå en ny inlärningsbaserad ansiktsrepresentation: ansiktsidentitetsbevarande (FIP). Till skillnad från konventionella ansiktsdeskriptorer, FIP-funktioner kan avsevärt minska intra-identitet varianser, samtidigt som diskriminering mellan identiteter upprätthålls. Dessutom kan FIP-funktioner som extraheras från en bild under någon pose och belysning användas för att rekonstruera dess ansikte bild i kanonisk vy. Denna egenskap gör det möjligt att förbättra prestandan hos traditionella deskriptorer, såsom LBP [2] och Gabor [31], som kan extraheras från våra rekonstruerade bilder i kanonisk vy för att eliminera variationer. För att lära oss FIP-funktionerna designar vi noggrant ett djupt nätverk som kombinerar funktionens extraktionslager och återuppbyggnadslagret. Den förra kodar in en ansiktsbild i FIP-funktionerna, medan den senare omvandlar dem till en bild i den kanoniska vyn. Omfattande experiment i den stora ansiktsdatabasen MultiPIE [7] visar att den avsevärt överträffar de senaste metoderna för ansiktsigenkänning.
Zhu m.fl. I Ref föreslogs ett djupt nätverk för identitetsbevarande i ansiktet för att öka de inlärda funktionernas diskriminativa kapacitet.
Deep Learning Identity-Preserving Face Space
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}