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CVPR面部草图 - 照片识别的软生物特征引导属性中心损失
本文提出了一种基于属性中心损失的训练方法，使用深度耦合卷积神经网络（DCCNN）进行面部属性引导的素描到照片的匹配，该方法在面部拓扑信息保留的同时，学习了几个不同组合属性的照片和素描的中心，并在相关中心周围对照片和证明属性和相应证据素描进行
PDF6 years ago
用于面部属性分析的剩余编码自编码器
本文介绍了一种名为 R-Codean 的自编码器，它使用余弦相似度损失函数和快捷连接的方法，应用于基于补丁加权机制的面部属性预测，并在公开的 CelebA 和 LFWA 数据集上取得了良好的效果。
PDF6 years ago
面部属性：准确性和对抗鲁棒性
本文研究了利用深度神经网络提取面部特征的鲁棒性，通过生成对抗性样本测试了多种算法的可靠性，并提出了自然对抗样本的概念，发现即使在经过多次训练的情况下，网络仍然存在一些本该被正确分类的对抗样本。
PDF7 years ago
Faceness-Net: 基于人脸部位反应的深度人脸检测
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
PDF7 years ago
AFFACT - 一种无需对齐的面部属性分类技术
本文探讨了最新版本的深度卷积神经网络 ResNets 在面部属性分类任务上的表现情况，研究表明使用 AFFACT 数据扩增技巧，可以在不需要超出检测到的人脸边界框范围的对齐情况下，提高面部属性的分类准确性，相对于 CelebA 基线，准确率
PDF8 years ago
通过精细深度学习解密中国人、日本人和韩国人是否长得相似
该研究利用神经网络特征分类方法，对中国、日本和韩国人的面部进行分类研究，通过训练多个面部属性分类器，发现三者面部属性存在显著差异，如刘海、微笑和浓眉等，该研究有望在旅游、电子商务、社交媒体营销、刑事司法和反恐等领域得到应用。
PDF8 years ago
IJCAI使用脸部标记信息增强的卷积神经网络从面部图像预测个人特征
本文提出了使用深度卷积神经网络结合面部标志信息来估计面部属性的新方法，并在新的面部属性数据集上进行了实证分析，结果显示该方法相对于基线方法在多个面部属性上均有显著提升。
PDF8 years ago
面部属性是否具有对抗性鲁棒性？
通过无需预训练或数据集增强的深度卷积神经网络，本研究提出了一种简单且有效的自动面部特征提取解决方案，并在 CelebA 数据集上获得了最新的面部特征分类结果。研究者还通过引入营造自然对抗样本的概念，证明了对于某些特征，深度卷积神经网络对于对
PDF8 years ago
利用中层深度表示预测野外人脸属性
本文考虑利用中层卷积网络特征进行面部属性预测，与经过微调的高层抽象相比，中层深度表示的预测准确性更高，可同时实现面部识别和属性预测的单一深度网络。
PDF8 years ago
利用辅助属性学习人脸对齐的深度表示
本文提出一种新型的任务约束深度模型，通过学习相互关联的异质性面部属性，如性别、表情和外貌属性，与地标检测问题的联合优化，有效提高了地标检测的鲁棒性。通过广泛的评估，表明所提出的任务约束学习方法不仅在处理具有严重遮挡和姿态变化的面部影像方面优
PDF10 years ago