Ansiktsigenkänning/verifiering har fått stor uppmärksamhet i både teori och tillämpning under de senaste två decennierna. Djupt lärande har ansetts vara ett mycket kraftfullt verktyg för att förbättra prestandan för ansiktsigenkänning/verifiering på senare tid. Med stora märkta träningsdata kan de funktioner som erhålls från djupinlärningsnätverk uppnå högre noggrannhet jämfört med grunda nätverk. Många rapporterade ansiktsigenkännings-/verifieringsmetoder är dock starkt beroende av den stora storleken och den fullständiga representativiteten för träningssetet, och de flesta av dem tenderar att drabbas av allvarliga prestationsminskningar eller till och med misslyckas med att arbeta om färre träningsprover per person finns tillgängliga. Det lilla antalet träningsprover kan därför få de djupa dragen att variera mycket. Vi strävar efter att lösa detta kritiska problem i detta dokument. Inspirerad av ny forskning inom scendomänöverföring, för en given ansiktsbild, kan en ny serie av möjliga scenarier om detta ansikte härledas från scenen semantik extraheras från andra ansikte individer i ett ansikte dataset. Vi tror att "scenen" eller bakgrunden i en bild, det vill säga, prover med fler olika scener för en viss person, kan bestämma de inneboende dragen bland ansiktena på samma person. För att bekräfta denna tro föreslår vi en Bayesisk scen-prior-baserad djupt lärande modell i detta dokument med syfte att extrahera viktiga funktioner från bakgrundsscener. Genom att lära sig en scenmodell på grundval av en märkt ansiktsdataset via Bayesian-idén omvandlar den föreslagna metoden en ansiktsbild till nya ansiktsbilder genom att hänvisa till det givna ansiktet med den lärda scenordboken. Eftersom de nya härledda ansikten kan ha liknande scener som ingång ansikte, kan ansikte-verifiering prestanda förbättras utan att ha bakgrundsvarians, medan antalet träningsprover minskas avsevärt. Experiment utförda på Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset view #2 undergrupp illustrerade att denna modell kan öka verifieringsnoggrannheten till 99,2 % genom scenernas överföringslärande (99,12 % i litteratur med ett oövervakat protokoll). Samtidigt kan vår modell uppnå 94,3% noggrannhet för YouTube Faces databas (DB) (93,2% i litteratur med ett oövervakat protokoll).
Wang m.fl. REF föreslog en Bayesisk scen-prior-baserad djupinlärning modell inriktad på att extrahera funktioner från bakgrundsscenerna.
A Bayesian Scene-Prior-Based Deep Network Model for Face Verification
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}