AAFACE：用于人脸识别的属性感知注意力网络
计算机视觉与模式识别
2023-08-15 v1
摘要
本文提出一种新的多分支神经网络，同时以软生物特征（SB）预测作为辅助模态、以人脸识别（FR）作为主要任务。我们提出的网络名为 AAFace，利用 SB 属性增强 FR 表征的判别能力。为实现该目标，我们提出属性感知注意力整合（AAI）模块，对 FR 与 SB 特征图进行加权整合。我们所提的 AAI 模块不仅完全上下文感知，还能够通过串行多尺度通道与空间子模块学习输入特征间的复杂关系。实验结果验证了所提网络相对于最先进（SoTA）SB 预测与 FR 方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2308.07243,
title = {AAFACE: Attribute-aware Attentional Network for Face Recognition},
author = {Niloufar Alipour Talemi and Hossein Kashiani and Sahar Rahimi Malakshan and Mohammad Saeed Ebrahimi Saadabadi and Nima Najafzadeh and Mohammad Akyash and Nasser M. Nasrabadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07243},
year = {2023}
}
备注
Accepted to $30^{th}$ IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2023) as an oral presentation