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使用S形决策函数进行人脸验证的相似度量学习
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上传时间: 2021-03-05
详细说明：在本文中，我们考虑了面部验证问题，即确定两个面部图像是否属于同一主题。 尽管许多研究工作都集中在此问题上，但是由于成像条件（例如照明，姿势，表情和遮挡）的较大的个人内部变化，它仍然是一个具有挑战性的问题。 我们提出的方法基于这样的思想，即我们希望大于负对的正对之间的相似度，并获得两个图像的相似度估计。 我们通过将双线性相似度和马氏距离结合到S形函数中来构造决策函数。 构造的决策函数使我们的方法可以区分人际差异，而对于人际差异（如姿势/灯光/表情）则是不变的。 而且，我们制定的目标函数是凸的，从而保证了全局最小值。 我们的方法属于非线性度量，它比线性度量更健壮地处理异构数据。 我们评估在野生（LFW）数据库中具有挑战性的带有标签的面Kong上提出的验证方法。 实验结果表明，在无限制的LFW设置下，该方法优于最新的方法，如联合贝叶斯方法。
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