Olika faktorer, såsom identiteter, vyer och belysning, är kopplade till ansiktsbilder. Att skilja på identitet och åsikter är en stor utmaning när det gäller erkännande. Befintliga ansiktsigenkänningssystem använder antingen handgjorda funktioner eller lär funktioner diskriminerande för att förbättra igenkänningsnoggrannheten. Detta skiljer sig från den mänskliga hjärnans beteende. Förvånansvärt nog, även utan att få tillgång till 3D-data, kan människan inte bara känna igen ansikte identitet, men kan också föreställa sig ansiktsbilder av en person under olika perspektiv ges en enda 2D-bild, vilket gör ansikte uppfattning i hjärnan robust att se förändringar. I denna mening har den mänskliga hjärnan lärt sig och kodat 3D-ansiktsmodeller från 2D-bilder. För att ta hänsyn till denna instinkt föreslår detta dokument ett nytt djupt neuralt nät, kallat multi-view perceptron (MVP), som kan reda ut identitet och vy funktioner, och härleder ett helt spektrum av multi-view bilder under tiden, med tanke på en enda 2D ansikte bild. Identitetsdetaljerna i MVP uppnår överlägsen prestanda på MultiPIE-datasetet. MVP är också kapabel att interpolera och förutsäga bilder under synvinklar som inte är iakttagna i träningsdata.
Zhu m.fl. REF använder en multi-vy djup perceptron modell för att reda ut identiteten och synvinkeln av ansiktsbilder.
Deep Learning Multi-View Representation for Face Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}