검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Joint Multi-Patch and Multi-Task CNNs for Robust Face Recognition 강력한 얼굴 인식을 위한 공동 다중 패치 및 다중 작업 CNN

Yanfei LIU, Junhua CHEN, Yu QIU

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 설명적이고 강력한 얼굴 표현을 학습하기 위한 JMM-CNN(Joint Multi-Patch and Multi-Task Convolutional Neural Networks) 프레임워크를 제시합니다. 제안된 JMM-CNN에서는 전역 및 국소 얼굴 특징을 학습하고 융합하기 위해 다중 패치 CNN 세트와 특징 융합 네트워크를 구성한 후 얼굴 인식 작업, 포즈 추정 작업을 포함한 다중 작업 학습 알고리즘이 작동됩니다. 얼굴 인식 작업을 위한 포즈 불변 얼굴 표현을 얻기 위해 융합된 특징을 사용합니다. 학습된 얼굴 표현의 포즈 무감각성을 더욱 향상시키기 위해 두 작업의 특징에 대한 유사성 정규화 용어를 도입하여 정규화 손실을 제안합니다. 또한 JMM-CNN이 엔드투엔드 네트워크 아키텍처를 갖도록 간단하지만 효과적인 패치 샘플링 전략이 적용됩니다. Multi-PIE 데이터 세트에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 입증했으며, LFW(Labeled Face in the Wild), YTF(YouTube Faces) 및 MegaFace Challenge에서 최첨단 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 달성했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.10 pp.2178-2187
발행일
2020/10/01
공개일
2020/07/02
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7059
원고의 종류
PAPER
범주
패턴 인식

작성자

Yanfei LIU
  Chongqing University of Technology
Junhua CHEN
  Chongqing University of Posts and Telecommunications
Yu QIU
  Chongqing Industry Polytechnic College

키워드