May, 2016

使用深度卷积神经网络进行基于静态和视频的人脸验证

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TL;DR本篇研究论文介绍了一种深度学习系统，基于卷积神经网络，包括面部检测、定位、对齐和验证模块等，用于非约束性人脸识别。研究使用 IARPA Janus 基准数据集 A， JANUS 挑战集 2 和 LFW 数据集进行了数量化的性能评估，并讨论了 DCNN 面部验证问题的一些开放性问题。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度卷积神经网络特征进行无约束人脸验证

    本文提出了一种基于深度卷积特征的无限制人脸验证算法，并在 IARPA Janus 基准数据集上进行了评估。实验结果表明该算法在包含 500 个受试者的真实世界无约束面部图像上具有很好的性能。

    Aug, 2015

  • 人脸检测、识别和验证的快速准确系统

    本文提出了一种使用深度神经网络技术实现的、适用于各种人脸检测和识别的解决方案，包括面部检测、特征定位和人脸验证等环节，并在许多测试数据集上达到了最新水平。

    Sep, 2018

  • 基于视频的无约束人脸识别自动化系统

    提出了一个用于多个挑战性情景的视频人脸识别的鲁棒且高效的系统，包括人脸 / 标志检测、人脸关联和人脸识别等模块，特别是针对多镜头视频设计了精心的人脸关联方法，采用一种基于无监督子空间学习方法和子空间到子空间相似度度量的人脸匹配器来识别人脸，广泛实验表明该系统可以准确地检测和关联未约束的视频中的人脸，并有效地学习到具有鲁棒性和区分性的特征用于识别。

    Dec, 2018

  • 深度学习与人脸识别：现状

    本文介绍了深度学习技术在人脸识别领域中的应用和进展，提出了需要更大和更具挑战性公共数据集的必要性，以及可以提供这样数据集的机构。

    Feb, 2019

  • 基于 CNN 的人脸验证的注意事项

    本论文探讨了人脸识别方面的几个问题，例如如何在图像和视频里训练系统、深度数据集是否比宽度数据集更好、添加标签噪音是否可以提高深度神经网络性能以及对齐是否对于人脸识别必须。作者在 CASIA-WebFace、UMDFaces 和新的视频数据集上训练了 CNN，并在 YouTube-Faces、IJB-A 和 UMDFaces 的不相交部分上测试。他们的新数据集包括 22,075 个视频和 3,735,476 个人工注释的帧。

    May, 2017

  • 人脸验证和聚类的三元概率嵌入

    使用基于深度学习和三元组概率约束的低维高效嵌入的方法能够解决无约束人脸验证的问题，同时具有较好的性能和广泛的鲁棒性。

    Apr, 2016

  • 使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐

    该论文提出了一个采用深度级联多任务框架的人脸检测和对齐方法，利用深度学习及在线难样本挖掘等技术，在 FDDB、WIDER FACE 和 AFLW 等基准测试中取得了优于同类算法的高准确度和实时性能。

    Apr, 2016

  • 深度神经网络进行的人脸识别（DeepID3）

    本篇论文提出使用 DeepID3 算法来进行人脸识别，使用了卷积神经网络和 Inception 层，并采用监督信号技术来训练神经网络，最终取得了 99.53% 的 LFW 人脸验证准确率和 96.0% 的 LFW 排名 1 的人脸识别准确率。

    Feb, 2015

  • 基于模板的人脸识别深度异质特征融合

    本文提出了一种深度异构特征融合网络，用于增强不同深度卷积神经网络生成的特征之间的关联性，以实现基于模板的人脸识别任务，并在 IARPA Janus Challenge Set 3 (Janus CS3) 数据集上证明了本方法的有效性。

    Feb, 2017

  • 基于深度学习的面部部位响应到人脸检测的转换

    本文提出了一种新颖的深度卷积网络，通过对面部部位响应的空间结构和排列进行评分机制，从新的角度寻找面部，并考虑到挑战性情况下的面部检测，如严重遮挡和不受约束的姿势变化，以实现在 FDDB，PASCAL Face 和 AFW 数据集上出色的表现。

    Sep, 2015