Att förutsäga attribut från ansikte bilder i wild är ett utmanande datorseende problem. För att automatiskt beskriva ansiktsattribut från ansikte innehållande bilder, traditionellt måste man kaskadera tre tekniska block - ansikte lokalisering, ansikts deskriptor konstruktion, och attribut klassificering - i en pipeline. Som ett typiskt klassificeringsproblem, ansiktsattribut förutsägelse har behandlats med hjälp av djupt lärande. Nuvarande state-of-the-art prestanda uppnåddes genom att använda två kaskad Convolutional Neural Networks (CNNs), som var särskilt utbildade för att lära sig ansikte lokalisering och attribut beskrivning. I detta dokument experimenterar vi med ett alternativt sätt att använda kraften i djupa representationer från CNN. Tillsammans med konventionella tekniker för att lokalisera ansiktet använder vi off-the-shelf arkitekturer som är utbildade för ansiktsigenkänning för att bygga ansiktsdeskriptorer. Eftersom våra ansiktsdeskriptorer är olika konstruerade från olika nivåer av CNN för olika attribut för att på bästa sätt underlätta förutsägelsen av ansiktsattributet. Experiment på två stora datauppsättningar, LFWA och CelebA, visar att vår strategi är helt jämförbar med den senaste tekniken. Våra resultat visar inte bara ett effektivt sätt att förutsäga ansiktsattributet, utan väcker också en viktig fråga: hur man kan utnyttja kraften i CNN-representationer utanför hyllan för nya uppgifter.
Zhong m.fl. REF föreslog att man skulle använda CNN-arkitekturer utanför hyllan för att extrahera funktioner för attributförutsägelse.
Face attribute prediction using off-the-shelf CNN features
{'venue': '2016 International Conference on Biometrics (ICB)', 'journal': '2016 International Conference on Biometrics (ICB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}