Abstract-Över många decennier, forskare som arbetar med objektigenkänning har längtat efter ett end-to-end automatiserat system som helt enkelt kommer att acceptera 2D eller 3D-avbildningar eller videor som indata och mata ut etiketter av objekt i inmatningsdata. Datorseendemetoder som använder representationer som härletts utifrån geometriska, radiometriska och neurala överväganden samt statistiska och strukturella matchningar och artificiella neurala nätverksbaserade metoder där ett flerskiktsnät lär sig kartläggningen från ingångar till klassetiketter har gett konkurrerande metoder för problem med bildigenkänning. Under de senaste fyra åren har metoder baserade på Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) visat imponerande prestandaförbättringar när det gäller problem med upptäckt/erkännande av objektutmaningar. Detta har möjliggjorts på grund av tillgången till stora kommenterade data, en bättre förståelse av den icke-linjära kartläggningen mellan bild- och klassetiketter samt överkomligheten för GPU. I detta dokument presenterar vi en kort historia av utvecklingen inom datorseende och artificiella neurala nätverk under de senaste fyrtio åren för problemet med bildbaserad igenkänning. Vi presenterar sedan konstruktionsdetaljerna i ett system för djupinlärning för oinskränkt ansiktsverifiering/erkännande. Några öppna frågor om DCNN för problem med objektigenkänning diskuteras sedan. Vi varnar läsarna för att de åsikter som uttrycks i detta dokument bara kommer från författare och författare!
Ett slutsystem som består av ansiktsdetektering, anpassning och erkännande på grundval av djupa konvolutionsnätverk föreslogs i REF.
Towards the design of an end-to-end automated system for image and video-based recognition
{'venue': '2016 Information Theory and Applications Workshop (ITA)', 'journal': '2016 Information Theory and Applications Workshop (ITA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}