Trots de anmärkningsvärda framsteg som gjorts när det gäller erkännande av teknik är det fortfarande en stor utmaning att på ett tillförlitligt sätt erkänna ansiktena i alla åldrar. Utseendet av ett mänskligt ansikte förändras avsevärt över tiden, vilket resulterar i betydande variationer inom klassen. I motsats till nuvarande tekniker för åldersinvariant ansiktsigenkänning, som antingen direkt extrahera åldersinvarianta funktioner för erkännande, eller först syntetisera ett ansikte som matchar målåldern innan funktionen extraktion, hävdar vi att det är mer önskvärt att utföra båda uppgifterna gemensamt så att de kan utnyttja varandra. I detta syfte föreslår vi en djup Ålder-Invariant modell (AIM) för ansiktsigenkänning i vilt tillstånd med tre distinkta nyheter. För det första presenterar AIM en ny enad djup arkitektur som gemensamt utför kors-age ansiktssyntes och igenkänning på ett ömsesidigt stärkande sätt. För det andra uppnår AIM kontinuerlig ansiktsföryngring/åldrande med anmärkningsvärda fotorealistiska och identitetsbevarande egenskaper och undviker kravet på parade data och provernas verkliga ålder. För det tredje utvecklar vi effektiva och nya utbildningsstrategier för end-to-end-inlärning av hela den djupa arkitekturen, vilket genererar kraftfulla åldersinvarianta ansiktsrepresentationer som uttryckligen är lösryckta från åldersvariationen. Dessutom föreslår vi ett nytt storskaligt referensdataset för gränsöverskridande erkännande (CAFR) för att underlätta befintliga insatser och föra fram gränserna för den åldersinvarianta forskningen om erkännande. Omfattande experiment på både vår CAFR och flera andra korstidsdatauppsättningar (MORPH, CACD och FG-NET) visar den föreslagna AIM-modellens överlägsenhet över hjärtats tillstånd. Benchmarking vår modell på en av de mest populära okonstruerade ansiktsigenkänning dataset IJB-C dessutom verifierar den lovande generalisering av AIM i erkännande- *
Zhao m.fl. REF föreslår en ny Age-Invariant Model (AIM) för gemensam löslig representation lärande och fotorealistisk kors-age ansiktssyntes, som lär sig att generera ålders-invarianta ansiktsrepresentationer uttryckligen löses från åldersvariationen.
Look Across Elapse: Disentangled Representation Learning and Photorealistic Cross-Age Face Synthesis for Age-Invariant Face Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}