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基于自聚焦双神经网络的人脸识别-在人脸数据库中预测人们的关系

发布时间:2019-11-06 点击量:
基于自我中心神经网络的人脸识别:在家庭人脸数据库中预测亲戚。在共享人脸识别任务的任务中,双神经网络被广泛用于解决样本数量少,类别大的项目,并且确定输入人脸的相似性达到了很高的鲁棒性。
在设计和改造传统的双神经网络时,我们提出了一种基于自我注意机制的双神经网络,以推导经典的人脸识别任务。
网络设计思想结合了最近提出的全局上下文非本地注意模块(GlobalContextNon-localNetwork,GCBlock),并使用一种自我注意机制来合并面部的主要长途特征并减少其数量。培训是使用西北大学的SMILE面部数据集进行的,在Kaggle举办的官方面部识别数据竞赛中名列前十名。
实验表明,全局上下文模块可以有效地合并面部主要长途特征之间的依赖信息,并与双胞胎网络相结合,从而大大提高了相关性预测任务的准确性。
(本文的总页数为3页)。
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