Kinshipverifiering från ansiktsbilder är ett intressant och utmanande problem. De nuvarande algoritmerna på detta ämne representerar vanligtvis ansikten med flera funktioner på låg nivå, följt av en ytlig inlärningsmodell. Dessa allmänna manuella funktioner kan dock inte mycket väl upptäcka information som antyds i ansiktsbilder för släktskapsverifiering, och därför är inte ens nuvarande bästa algoritmer tillfredsställande. I detta dokument, föreslår vi att extrahera hög nivå funktioner för släktskapsverifiering baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk. Vår metod är end-to-end, utan komplex förbearbetning som ofta används i traditionella metoder. De high-level funktioner produceras från neuron aktiveringar av det sista dolda lagret, och sedan matas till en soft-max klassificerare för att verifiera släktskapet mellan två personer. Med tanke på vikten av ansikts key-points, extraherar vi också keypoints-baserade funktioner för släktskapsverifiering. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt är mycket effektivt även med begränsade utbildningsprover, vilket till stor del överträffar de senaste metoderna. På två mest använda släktskapsdatabaser uppnår vår metod 5,2 % respektive 10,1 % förbättringar jämfört med den tidigare bästa.
Till exempel Zhang et al. REF föreslog en djupgående konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur för släktskap verifiering från ansiktsbilder.
Kinship Verification with Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}