Många effektiva metoder har föreslagits för ansiktsigenkänning under det senaste årtiondet. Även om dessa metoder i huvudsak skiljer sig åt i många avseenden, är en vanlig praxis för dem att specifikt anpassa ansiktsområdet baserat på förkunskaper om människans ansiktsstruktur innan funktionen extraheras. I de flesta system genomförs ansiktsjusteringsmodulen självständigt. Detta har faktiskt orsakat svårigheter när det gäller att utforma och utbilda modeller för ansiktsigenkänning från början till slut. I detta dokument studerar vi möjligheten till anpassningsutbildning i end-to-end-ansiktsigenkänning, där varken tidigare kunskaper om ansiktsmarkeringar eller artificiellt definierade geometriska omvandlingar krävs. Särskilt, rumsliga transformatorskikt infogas framför funktionen extraktion lager i en Convolutional Neural Network (CNN) för ansiktsigenkänning. Endast mänskliga identitet ledtrådar används för att driva det neurala nätverket för att automatiskt lära sig den mest lämpliga geometriska omvandlingen och det mest lämpliga ansiktsområdet för igenkänningsuppgiften. För att säkerställa reproducerbarhet tränas vår modell enbart på offentligt tillgängliga CASIA-WebFace dataset, och testas på Labeld Face i datasetet Wild (LFW). Vi har uppnått en verifieringsnoggrannhet på 99,08 % som är jämförbar med de senaste metoderna baserade på en enda modell.
Zhong m.fl. REF genomför den rumsliga transformatormodulen för anpassningsinlärning i end-to-end ansiktsigenkänning.
Towards End-to-End Face Recognition through Alignment Learning
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}