Tidsförskjutning, karakteristisk för åldrande, är en komplex process som påverkar tillförlitligheten och säkerheten i biometriska ansiktsigenkänningssystem. I detta dokument rapporteras den nya användningen och effektiviteten av djupt lärande, i allmänhet, och konvolutionella neurala nätverk (CNN), i synnerhet, för automatisk snarare än handgjorda funktionsextraktion för robust ansiktsigenkänning över tid förfall. En CNN-arkitektur som använder VGG-Face djupt (neuralt nätverk) lärande visar sig producera mycket diskriminerande och driftskompatibla funktioner som är robusta till åldersvariationer även över en blandning av biometriska datauppsättningar. De funktioner som extraheras visar hög inter-klass och låg intra-klassvariabilitet vilket leder till låga generalisering fel på åldrande datauppsättningar med hjälp av ensembler av subrymdsdiskriminant klassificerare. Klassificeringsresultaten för de allomfattande autentiseringsmetoder som föreslås för de utmanande FG-NET- och MORPH-dataseten är konkurrenskraftiga med de senaste metoderna, inklusive kommersiella ansiktsigenkänningsmotorer, och är rikare på funktionalitet och driftskompatibilitet än befintliga metoder eftersom de hanterar blandade biometriska dataset, t.ex. FG-NET och MORPH.
REF visade den nya användningen och effektiviteten av djupinlärning CNN arkitekturer för automatisk snarare än handgjorda funktionsextraktion för robust ansiktsigenkänning över tidsperioder.
Face Recognition across Time Lapse Using Convolutional Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}