灵长类动物面部识别：野外识别
计算机视觉与模式识别
2018-04-25 v1
摘要
我们提出了一种灵长类动物面部识别的新方法，并在若干濒危灵长类动物上进行了评估，包括金丝猴、狐猴和黑猩猩。这三个数据集共包含来自 14 个物种的 280 只个体灵长类动物的 11,637 张图像。使用两种现有的最先进开源系统（i）FaceNet 和（ii）SphereFace、（iii）文献中的一种狐猴面部识别系统，以及（iv）我们称为 PrimNet 的新卷积神经网络（CNN）架构，对灵长类面部识别性能进行了评估。考虑了三种识别场景：验证（1:1 比对），以及开集和闭集识别（1:N 搜索）。我们证明，对于所有被测灵长类物种，PrimNet 在所有三种场景中都优于其他所有系统。最后，我们实现了该识别系统的 Android 应用，以协助野外灵长类研究人员和保护工作者进行个体识别。
引用
@article{arxiv.1804.08790,
title = {Face Recognition: Primates in the Wild},
author = {Debayan Deb and Susan Wiper and Alexandra Russo and Sixue Gong and Yichun Shi and Cori Tymoszek and Anil Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08790},
year = {2018}
}
备注
8 pages, 12 figures