Djupa neurala nätverk (DNN) utbildade på storskaliga dataset har nyligen uppnått imponerande förbättringar i ansiktsigenkänning. Men en ständig utmaning återstår att utveckla metoder som kan hantera stora utgör variationer som är relativt underrepresenterade i träningsdata. I detta dokument presenteras en metod för att lära sig en funktionsrepresentation som är invariant att posera, utan att kräva omfattande pose täckning i utbildningsdata. Vi föreslår först att man skapar icke-frontala åsikter från ett enda frontalansikte, för att öka mångfalden av utbildningsdata samtidigt som man bevarar korrekta ansiktsdetaljer som är kritiska för identitetsdiskriminering. Vårt nästa bidrag är att söka en rik inbäddning som kodar identitetsdetaljer, liksom icke-identitet sådana som pose och landmärke platser. Slutligen föreslår vi en ny funktion rekonstruktion metrisk inlärning att uttryckligen skilja identitet och posera, genom att kräva anpassning mellan funktionen rekonstruktioner genom olika kombinationer av identitet och pose funktioner, som erhålls från två bilder av samma ämne. Experiment på både kontrollerade och in-the-wild ansikte dataset, såsom MultiPIE, 300WLP och profil visa databasen CFP, visar att vår metod konsekvent överträffar state-of-the-art, särskilt på bilder med stort huvud utgör variationer.
REF lär sig en representation som bara är invariant att posera och kräver övervakning med flera källor, medan vår metod lär sig en representation invariant till alla icke-ID attribut och kräver ingen tillsyn annat än ID.
Reconstruction-Based Disentanglement for Pose-Invariant Face Recognition
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}