Jan, 2017

Faceness-Net: 基于人脸部位反应的深度人脸检测

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TL;DR本文提出了一种基于面部属性监督的深度卷积神经网络 (CNN) 进行人脸检测的方法，通过观察 CNN 在对未裁剪的面部图像进行属性分类训练时产生局部探测器的现象，并利用具有局部结构和排列的人脸部分响应的评分机制来寻找人脸，使得该网络能够在面部部分可见的严重遮挡和非约束姿态变化下检测出人脸，实现了在 FDDB、PASCAL Faces、AFW 和 WIDER FACE 等流行基准测试中有着很有希望的性能表现。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 一种由面部属性预测增强的深度人脸识别网络

    该研究提出了一种新的深度学习框架，预测面部属性并将其作为软模态来提高面部识别性能，并且在预测属性和面部特征中融合以改进面部识别性能。实验结果表明，该模型在面部识别和属性预测性能方面都有很好的表现，特别是在身份面部属性预测方面。

    Apr, 2018

  • 深度卷积神经网络中的零件检测器发现

    本文提出了一种基于预训练卷积神经网络的物体部位发现和定位方法 PDD，通过分析网络输出的梯度映射并找到与语义部分或边界框有空间关系的激活中心，实现对 CUB200-2011 数据集进行优秀的监测和分类性能，同时不需要在测试期间给定边界框或计算真假部分。

    Nov, 2014

  • 用于非对齐人脸属性分类的深级联网络

    本文提出了一个级联网络，同时学习了特定属性的面部区域定位和无需对齐的属性分类，使用多网路学习方法和基于提示的模型压缩进一步提高了模型性能。在未对齐的 CelebA 数据集上，与最先进的方法相比，分类错误率降低了 30.9％。

    Sep, 2017

  • DP-Net：学习图像识别的区别性部分

    该论文介绍了一种具有较强解释能力的深度架构，名为 Discriminative Part Network (DP-Net)，它利用了预训练的卷积神经网络 (CNN) 和基于部分的识别模块。该系统学习并检测图像中在不同类别中具有区别性的部分，无需对 CNN 进行微调，因此比其他基于部分的模型更具可扩展性。虽然基于部分的方法天然提供可解释性的表达，我们提出了图像和类别层面上的解释，并在部分学习过程中引入特定的约束，使其更具区分度。

    Apr, 2024

  • 尺度友好的深度卷积神经网络进行人脸检测

    本篇论文介绍了一种基于卷积神经网络设计的人脸检测器，该检测器可以处理极大范围内尺度大小的人脸，所设计的深度卷积神经网络结构可以模拟不同尺度的人脸，且经过训练后在 WIDER FACE 和 FDDB 数据集中表现出优异性能，其模型的输入不需要图像金字塔，拥有适度的复杂度，实用性标准时间内运行。

    Jun, 2017

  • HyperFace：面部检测、特征点定位、姿态估计和性别识别的深度多任务学习框架

    使用深度卷积神经网络 (CNN) 的 HyperFace 算法能够同时进行面部检测、标志定位、姿势估计和性别识别，是一种基于多任务学习的算法，通过融合深度 CNN 的中间层并锁定不同任务之间的协同作用来提高算法的效率和精度，此外，HyperFace 还提供了两个变种：结合了 ResNet-101 模型的 HyperFace-ResNet 和高召回率快速面部检测器的 Fast-HyperFace。

    Mar, 2016

  • DeepVisage：简单却具有强大的泛化能力的人脸识别技术

    本文提出并实现了一种基于单个卷积神经网络的人脸识别方法，使用残差学习框架和归一化特征计算损失，实验证明在不同数据集上具有较好的泛化性能。

    Mar, 2017

  • 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

  • 面向非约束人脸检测的深度学习框架

    本文提出了一种名为 MS-FRCNN 的新方法，它可以鲁棒地检测在面临各种困难的情况下搜集的图像中的人类面部区域，基于 Wider Face 数据库和 Face Detection 数据集与基准（FDDB）对比表明，该方法在各种情况下相对于其他最新的人脸检测方法，始终保持高度竞争力的最新表现。

    Dec, 2016