Face recognition using deep multi-pose representations

Wael Abdalmageed, Yue Wu, Stephen Rawls, Shai Harel, Tal Hassner, Iacopo Masi, Jongmoo Choi, Jatuporn Lekust, Jungyeon Kim, Prem Natarajan, Ram Nevatia, Gerard Medioni

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

ملخص

We introduce our method and system for face recognition using multiple pose-aware deep learning models. In our representation, a face image is processed by several pose-specific deep convolutional neural network (CNN) models to generate multiple pose-specific features. 3D rendering is used to generate multiple face poses from the input image. Sensitivity of the recognition system to pose variations is reduced since we use an ensemble of pose-specific CNN features. The paper presents extensive experimental results on the effect of landmark detection, CNN layer selection and pose model selection on the performance of the recognition pipeline. Our novel representation achieves better results than the state-of-the-art on IARPA's CS2 and NIST's IJB-A in both verification and identification (i.e. search) tasks.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
عنوان منشور المضيف2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016
ناشرInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9781509006410
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 23 مايو 2016
الحدثIEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016 - Lake Placid, الولايات المتّحدة
المدة: ٧ مارس ٢٠١٦١٠ مارس ٢٠١٦

سلسلة المنشورات

الاسم2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016

!!Conference

!!ConferenceIEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016
الدولة/الإقليمالولايات المتّحدة
المدينةLake Placid
المدة٧/٠٣/١٦١٠/٠٣/١٦

ملاحظة ببليوغرافية

Publisher Copyright:
© 2016 IEEE.

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Face recognition using deep multi-pose representations'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا