Abstract-Kinship verifiering har ett antal applikationer såsom att organisera stora samlingar av bilder och erkänna likheter mellan människor. I denna forskning genomförs för det första en mänsklig studie för att förstå det mänskliga sinnets förmåga och för att identifiera de diskriminerande områdena i ett ansikte som underlättar släktskaps-cues. Den visuella stimuli presenteras för deltagarna avgör deras förmåga att känna igen släktskap med hela ansiktet samt specifika ansiktsregioner. Effekten av deltagare kön och ålder och kin-relation par av stimulans analyseras med hjälp av kvantitativa åtgärder såsom noggrannhet, diskriminabilitet index d, och perceptuell information entropi. Med hjälp av den information som erhållits från den mänskliga studien används en hierarkisk Kinship Verification via Representation Learning (KVRL) för att lära sig representationen av olika ansiktsregioner på ett oövervakat sätt. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för funktionsrepresentation som kallas filtrerade kontraktiva djupa trosnätverk (fcDBN). Den föreslagna funktionen representation kodar relationsinformation som finns i bilder med hjälp av filter och kontraktiv legalisering straff. En kompakt representation av ansiktsbilder av släkt extraheras som en utgång från den lärda modellen och ett flerskikts neuralt nätverk används för att verifiera kin exakt. En ny WVU Kinship Database skapas som består av flera bilder per ämne för att underlätta släktskap verifiering. Resultaten visar att det föreslagna ramverket för djupinlärning (KVRL-fcDBN) ger aktuell verifieringsnoggrannhet för släktskap på WVU Kinship-databasen och på fyra befintliga referensdatauppsättningar. Dessutom används släktskapsinformation som en mjuk biometrisk modalitet för att öka prestandan vid ansiktskontroll via produkt med sannolikhetsförhållande och stöd för maskinbaserade vektormetoder. Med hjälp av det föreslagna KVRL-fcDBN-ramverket observeras en förbättring på över 20 % av prestandan vid ansiktskontroll.
Kohli m.fl. REF införde ett nytt tillvägagångssätt för funktionsrepresentation som kodade släktskapsinformation som finns i bilder med hjälp av filtrerat kontraktivt nätverk för djup tro.
Hierarchical Representation Learning for Kinship Verification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing ( Volume: 26, Issue: 1, Jan. 2017 )', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}