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

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

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.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארח2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016
מוציא לאורInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
עמודים1
מספר עמודים9
מסת"ב (אלקטרוני)9781509006410
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - מרץ 2016
אירועIEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016 - Lake Placid, ארצות הברית
משך הזמן: 7 מרץ 201610 מרץ 2016

סדרות פרסומים

שם2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016

כנס

כנסIEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016
מדינה/אזורארצות הברית
עירLake Placid
תקופה7/03/1610/03/16

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2016 IEEE.

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Face recognition using deep multi-pose representations'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי