Dec, 2023

跨年龄对比学习用于年龄不变人脸识别

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TL;DR通过引入新的对比学习方法和损失函数，我们的半监督学习方法名为 Cross-Age Contrastive Learning (CACon) 在多个年龄不变人脸识别基准测试中表现出了最先进的性能，并且在跨数据集实验中领先其他方法很大一部分。
cross-age facial imagesage-invariant face recognitionsemi-supervised learningcontrastive learningface synthesis models
发现论文，激发创造
  • 通过对比学习进行面部图像的年龄预测

    提出了一种新的方法，可以通过对不同人的面部图像进行对比学习，准确地估计年龄，并通过结合余弦相似度和三元组边距损失来突出与年龄相关的特征并抑制与身份相关的特征。通过在 FG-NET 和 MORPH-II 两个公共数据集上取得最先进的性能，验证了我们提出的方法的有效性。

    Aug, 2023

  • 跨时距观察：解缠表示学习与逼真交叉年龄人脸合成，应用于年龄不变人脸识别

    本文提出了一种新的深度学习架构，称之为 Age-Invariant Model（AIM），在交叉年龄的情况下对人脸进行合成和识别，以实现更加可靠的人脸识别，并提出了一个新的大规模数据集，以促进年龄不变人脸识别研究的前沿。

    Sep, 2018

  • 当年龄不变人脸识别遇到人脸年龄合成：多任务学习框架

    本文提出了一种统一的、多任务的人脸识别框架 MTLFace，能够在处理年龄变化对人脸识别的干扰时实现年龄不变的身份相关特征提取，同时避免了传统面部年龄合成处理中的伪影和瑕疵，取得了较好的实验结果和性能表现。

    Mar, 2021

  • 跨龄 LFW：用于研究非受限环境下跨龄人脸识别的数据库

    研究构建了 Cross-Age LFW (CALFW) 数据库，用于解决人脸识别中的不同年龄的同一人造成的大量类内变异的问题，并在新数据库上评估了几种距离度量学习和深度学习方法。

    Aug, 2017

  • 去相关性敌对学习用于年龄不变人脸识别

    本文提出了一种新的算法 ——Decorrelated Adversarial Learning (DAL)，该算法能够将包含身份信息和年龄信息的脸部特征分解成身份相关组分和年龄相关组分，并利用 ID 和 age 保留信号监督身份相关特征和年龄相关特征以确保两者都包含正确信息，实验结果表明该方法对于面部年龄差异引起的困难问题具有很好的鲁棒性。

    Apr, 2019

  • 基于 Gaze 无监督主题特定对比学习条件的研究

    利用外观为基础的凝视估计具有很大潜力，通过使用单个通用摄像头作为输入设备，但是在很大程度上取决于大规模且经过良好注释的凝视数据集的可用性，这种数据集是稀缺且昂贵的。为了解决这个挑战，我们提出了一种基于对比学习的框架 ConGaze，该框架利用未标记的面部图像以无监督的方式跨主体学习通用的凝视感知表示。我们的实验证明 ConGaze 在三个公共凝视估计数据集上胜过现有的无监督学习解决方案 6.7％至 22.5％；并且在跨数据集评估中相对于基于监督学习的模型，取得了 15.1％至 24.6％的改进。

    Sep, 2023

  • 全局观，本地化：带有注意机制的人脸老化

    该研究介绍了使用关注机制来进行人脸老化的 Attention 条件生成对抗网络（AcGANs）方法，不使用像素级损失，可以显著减少鬼影和模糊，达到更好的图像质量、个人身份和年龄准确性的超越性能。

    Oct, 2019

  • 人脸年龄合成：评估、分析与促进年龄鲁棒的人脸识别算法

    通过使用合成的老化数据和真实的老化数据来进行深度学习的人脸识别算法训练和验证，实验结果表明，在年龄差异为 40 岁的图像上进行测试时，与基准模型相比，使用合成老化图像训练的模型的识别率提高了 3.33％，从而证明了合成年龄数据对增强年龄不变的人脸识别系统性能的潜力。

    Jun, 2024

  • 学习连续人脸年龄变化：GAN 金字塔

    本文提出了一种基于生成敌对网络模型的面部年龄进化方法，可以达到较好的年龄精度和身份永久性保持，并通过对多种方面的约束来保证生成的面部具有个性特征和真实的细节，并应用于面部识别系统，达到了领先水平.

    Jan, 2019

  • 大规模儿童人脸识别：合成数据生成和性能基准

    使用生成对抗网络和面部年龄进展模型合成了真实数据集 HDA-SynChildFaces，研究了儿童面部识别系统的性能，发现亚洲人、黑人、女性的识别效果相对不如白人、拉丁裔、男性。

    Apr, 2023