基于深度网络特征注入的大年龄跨度人脸验证
计算机视觉与模式识别
2016-02-22 v1
摘要
本文提出了一种用于跨大年龄差距人脸验证的新方法，同时还提出了一个包含自然场景下年龄变化的数据集，即大年龄差距（Large Age-Gap, LAG）数据集，其图像涵盖儿童/青年到成人/老年。所提方法利用在大型数据集上为人脸识别任务预训练的深度卷积神经网络（DCNN），然后针对大年龄跨度人脸验证任务进行微调。微调在孪生（Siamese）架构中使用对比损失函数完成。引入了一个特征注入层以提升验证准确率，展示了 DCNN 利用外部特征学习相似性度量的能力。在 LAG 数据集上的实验结果表明，我们的方法能够超越所考虑的最先进人脸验证方案。
引用
@article{arxiv.1602.06149,
title = {Large age-gap face verification by feature injection in deep networks},
author = {Simone Bianco},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.06149},
year = {2016}
}
备注
Submitted