Trots att betydande framsteg har gjorts under de senaste tjugofem åren är det fortfarande ett svårt problem att kontrollera ansiktena. I detta dokument föreslås ett tillvägagångssätt som par en djup CNN-baserad strategi med en lågdimensionell diskriminerande inbäddning inlärd med hjälp av tredubbla sannolikhetsbegränsningar för att lösa problemet med obehindrad ansiktsverifiering. Bortsett från prestandaförbättringar ger detta inbäddning betydande fördelar när det gäller minne och efterbehandling, t.ex. subjektspecifik klusterbildning. Experiment på den utmanande IJB-A-datauppsättningen visar att den föreslagna algoritmen presterar jämförbart eller bättre än de senaste metoderna i verifierings- och identifieringsmått, samtidigt som den kräver mycket mindre träningsdata och träningstid. Den föreslagna metodens överlägsna prestanda på datasetet för den gemensamma fiskeripolitiken visar att den representation som vi lärt oss av vårt djupa CNN är robust till extrem pose variation. Dessutom visar vi att de djupa egenskaperna är robusta mot utmaningar som ålder, pose, oskärpa och rörigt genom att utföra enkla klusterexperiment på både IJB-A- och LFW-dataset. Detta arbete består i stort sett av två komponenter: det djupa nätverk som används som en funktionsutsugare och det inlärningsförfarande som projicerar indatafunktionerna på ett diskriminativt lågdimensionellt utrymme. Under de senaste åren har
Sankaranarayanan m.fl. REF föreslog att man skulle lära sig en lågdimensionell discriminativ inbäddning för djupa funktioner och tillämpad hierarkisk klusterbildning för att förverkliga toppmodern precisionsåterkallande klusterprestanda på LFW-datauppsättningen.
Triplet Probabilistic Embedding for Face Verification and Clustering
{'venue': '2016 IEEE 8th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'journal': '2016 IEEE 8th International Conference on Biometrics Theory, Applications and Systems (BTAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}