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這表明了(1)人臉檢測(cè)和對(duì)準(zhǔn)會(huì)嚴(yán)重影響人臉識(shí)別性能,并且(2)對(duì)于人臉識(shí)別應(yīng)用,RetinaFace比MTCNN具有更強(qiáng)的基準(zhǔn)。 在圖9中,我們?cè)诿總€(gè)圖例的末尾顯示了IJB-C數(shù)據(jù)集上的ROC曲線(xiàn)以及FAR = 1e-6的TAR。
該論文由港中文的孫祎、王曉剛、湯曉鷗提出,應(yīng)該是最早使用 CNN 進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的論文之一了。 在論文中,作者設(shè)計(jì)了 Three-level cascaded CNNs 用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)(5 Points):Left Eye Center (LE),Right Eye Center (RE),Nose Tip (N),Left Mouth Corner (LM),Right Mouth Corner (RM)。 在模型的各個(gè) level 中,模型會(huì)對(duì)各個(gè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)做多次預(yù)測(cè),取其平均值。
這對(duì)于 人臉鑒別特別有價(jià)值,因?yàn)槿四樿b別通常使用正面照,要鑒別的人臉圖像是不 同時(shí)期拍攝的,使用的照相機(jī)不一樣。 系統(tǒng)可以接受時(shí)間間隔較長(zhǎng)的照片,并 能達(dá)到較高的識(shí)別率,在計(jì)算機(jī)中庫(kù)藏 2300人的正面照片,每人一張照片,使 用相距 1--7 年、差別比較大的照片去查詢(xún), 首選率可以達(dá)到 50%,前 20 張輸出 照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達(dá) 70% 18日,由清華大學(xué)電子系人臉識(shí)別課題組負(fù)責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國(guó)家 攻關(guān)項(xiàng)目《人臉識(shí)別系統(tǒng)》通過(guò)了由公安部主持的專(zhuān)家鑒定。