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基于自聚焦双神经网络的人脸识别-预测人脸数据库中的人际关系

 点击:次  发布日期:2019-10-27 15:58    发布人:365bet体育网址

基于自聚焦神经网络的人脸识别:在家庭人脸数据库中预测亲戚。在共享人脸识别任务的任务中,双神经网络被广泛用于解决样本量少,类别大的项目,并判断输入人脸的相似度达到很高的鲁棒性。。
在设计和改造传统的双神经网络时,我们提出了一种基于自我注意机制的双神经网络,以推导经典的人脸识别任务。
网络设计思想结合了新提出的全局上下文非本地注意力模块(GlobalContextNon-localNetwork,GCBlock),并使用自注意力机制来融合面部的主要长途特征,并在西北大学接受培训它使用SMILE人脸数据集运行,并在Kaggle举办的官方人脸识别数据竞赛中进入前10名。
实验表明,全局上下文模块可以有效地融合人脸主要长途特征之间的依赖信息,并与双胞胎网络相结合,大大提高了相关性预测任务的准确性。
(本文的总页数为3页)。
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