使用深度 CNN 特征的无约束人脸验证
计算机视觉与模式识别
2016-03-03 v2
摘要
在本文中，我们提出了一种基于深度卷积特征的无约束人脸验证算法，并在新发布的 IARPA Janus Benchmark A (IJB-A) 数据集上进行了评估。IJB-A 数据集包含来自 500 名受试者的真实世界无约束人脸，具有完整的姿态和光照变化，比传统的 Labeled Face in the Wild (LFW) 和 Youtube Face (YTF) 数据集更具挑战性。深度卷积神经网络 (DCNN) 使用 CASIA-WebFace 数据集进行训练。在 IJB-A 数据集上提供了大量实验。
引用
@article{arxiv.1508.01722,
title = {Unconstrained Face Verification using Deep CNN Features},
author = {Jun-Cheng Chen and Vishal M. Patel and Rama Chellappa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.01722},
year = {2016}
}