Social relation definierar föreningen, t.ex. varm, vänlighet och dominans, mellan två eller flera personer. Motiverade av psykologiska studier undersöker vi om sådana finkorniga och hög nivå relationsdrag kan karakteriseras och kvantifieras från ansiktsbilder i det vilda. För att ta itu med detta utmanande problem föreslår vi en djup modell som lär sig en rik ansiktsrepresentation för att fånga kön, uttryck, huvudpose och åldersrelaterade attribut, och sedan utför parvis-ansikte resonemang för relationsförutsägelse. För att lära av heterogena attributkällor formulerar vi en ny nätverksarkitektur med ett överbryggande skikt för att utnyttja de inneboende överensstämmelserna mellan dessa datauppsättningar. Det kan också hantera saknade målattribut etiketter. Omfattande experiment visar att vårt tillvägagångssätt är effektivt för finkornigt socialt relationsinlärning i bilder och videor.
Z. Zhang m.fl. REF föreslog en djup modell baserad på ansiktsattribut för att utföra pairwise ansikte resonemang för social relation förutsägelse.
Learning Social Relation Traits from Face Images
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}