Målet med detta papper är ansiktsigenkänning - från antingen ett enda fotografi eller från en uppsättning ansikten som spåras i en video. Den senaste tidens framsteg på detta område har berott på två faktorer: i) avsluta lärandet för uppgiften med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och ii) tillgång till mycket storskaliga utbildningsdataset. Vi gör två bidrag: för det första visar vi hur en mycket storskalig datauppsättning (2.6M-bilder, över 2,6K-personer) kan sammanställas genom en kombination av automatisering och människa i slingan, och diskutera handeln mellan datarenhet och tid; för det andra går vi igenom komplexiteten i djup nätverksutbildning och ansikte erkännande till nuvarande metoder och förfaranden för att uppnå jämförbara toppmoderna resultat på standard LFW och YTF ansikte riktmärken.
Enligt Parkhi m.fl. REF, igenkänning av ansikte från antingen en uppsättning ansikten eller enstaka fotografi spåras i en video.
Deep Face Recognition.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}