Abstrakt. Ansiktsigenkänningsförmåga har nyligen gjort extraordinära språng. Även om detta framsteg är åtminstone delvis på grund av ballonging träningsset storlekar - stora antal ansiktsbilder nedladdade och märkta för identitet - är det inte klart om den enorma uppgiften att samla så många bilder är verkligen nödvändigt. Vi föreslår ett mycket mer tillgängligt sätt att öka storleken på utbildningsdata för system för ansiktsigenkänning. I stället för att manuellt skörda och märka fler ansikten syntetiserar vi dem helt enkelt. Vi beskriver nya metoder för att berika en befintlig datauppsättning med viktiga variationer i ansiktets utseende genom att manipulera de ansikten den innehåller. Vi tillämpar ytterligare denna syntes tillvägagångssätt när matcha frågebilder representerade med hjälp av en standard konvolutional neurala nätverk. Effekten av utbildning och testning med syntetiserade bilder testas ingående på referensvärdena LFW och IJB-A (verifiering och identifiering) och Janus CS2. De performances som uppnås genom vår strategi matchar toppmoderna resultat som rapporterats av system som är utbildade på miljontals nedladdade bilder.
Masi m.fl. REF diskuterade behovet av att samla in ett stort antal ansiktsbilder för effektiv ansiktsigenkänning och Neural Computing and Applications föreslog en syntesmetod för att berika den befintliga datauppsättningen genom att införa variationer i ansiktets utseende för pose, form och uttryck.
Do We Really Need to Collect Millions of Faces for Effective Face Recognition?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}