De flesta moderna ansiktsigenkänningssystem bygger på en funktionsrepresentation som ges av en handgjord bilddeskriptor, såsom Local Binary Patterns (LBP), och uppnå bättre prestanda genom att kombinera flera sådana representationer. I detta dokument föreslår vi djupt lärande som en naturlig källa till ytterligare kompletterande framställningar. För att lära sig funktioner i högupplösta bilder använder vi oss av konvolutionella djupa trosnätverk. Dessutom, för att dra nytta av global struktur i en objektklass, utvecklar vi lokala convolutional begränsade Boltzmann maskiner, en ny convolutional lärande modell som utnyttjar den globala strukturen genom att inte anta stationaritet av funktioner över hela bilden, samtidigt som skalbarhet och robusthet till små avvikelser. Vi presenterar också en ny tillämpning av djupinlärning på andra deskriptorer än pixelintensitetsvärden, såsom LBP. Dessutom jämför vi prestanda hos nätverk som utbildats med oövervakad inlärning mot nätverk med slumpmässiga filter, och empiriskt visar vi att inlärningsvikter inte bara är nödvändiga för att få bra flerskiktsrepresentationer, utan också ger robusthet till valet av nätverksarkitekturparametrar. Slutligen visar vi att ett igenkänningssystem som endast använder framställningar från djupinlärning kan uppnå jämförbar noggrannhet med ett system med hjälp av en kombination av handgjorda bilddeskriptorer. Genom att kombinera dessa representationer uppnår vi dessutom toppmoderna resultat i en verklig verifikationsdatabas.
Huang et al REF föreslog en lokal Convolutional Restrikted Boltzmann Machines (LCRBM) metod på grundval av CDBN.
Learning hierarchical representations for face verification with convolutional deep belief networks
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}