人臉識別-論文閱讀(8) : Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks
動機 在很多困難場景下, 如大姿態, 基於深度學習的人臉識別性能會下降很多. 但我們觀察到,在這些困難場景下, 如大姿態, 人臉的屬性信息(facial attribute)如性別, 人種, 髮色, 眉毛形狀等是保持不變的. 很自然地,深度人臉識別的特徵(FRF)和屬性識別的特徵(FAF)具備互補性. 融合這兩種特徵可以提高人臉識別率. 我們嘗試了現有的融合策略,表現令人難以滿意. 我們提出一種基
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