کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6854886 | 1437598 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Unconstrained face identification using maximum likelihood of distances between deep off-the-shelf features
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی صورت بدون محدودیت با استفاده از حداکثر احتمال فاصله بین ویژگی های عمیق خنثی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
LFWMLPLBPAUC - AUCPCA - PCAKullback–Leibler divergence - اختلاف Kullback-LeiblerLocal binary patterns - الگوهای باینری محلیMaximum likelihood estimation - برآورد درستنمایی بیشینه یا برآورد حداکثر احتمالLinear discriminant analysis - تجزیه و تحلیل خطی خطیPrincipal component analysis - تحلیل مولفههای اصلی یا PCALDA - تخصیص پنهان دیریکلهStatistical pattern recognition - تشخیص الگوی آماریHog - تیراندازیMaximum a posteriori - حداکثر a posterioriKullback-Leibler Divergence - رگرسیون کولبک-لیبلرCNN - سی ان انConvolution neural network - شبکه عصبی محکمSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیarea under curve - منطقه تحت منحنیnearest neighbor - نزدیکترین همسایهmap - نقشهhistogram of oriented gradients - هیستوگرام گرادیان گراMulti-layered perceptron - پیشگیرنده چند لایه
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The paper deals with unconstrained face recognition task for the small sample size problem based on computation of distances between high-dimensional off-the-shelf features extracted by deep convolution neural network. We present the novel statistical recognition method, which maximizes the likelihood (joint probabilistic density) of the distances to all reference images from the gallery set. This likelihood is estimated with the known asymptotically normal distribution of the Kullback-Leibler discrimination between nonnegative features. Our approach penalizes the individuals if their feature vectors do not behave like the features of observed image in the space of dissimilarities of the gallery images. We provide the experimental study with the LFW (Labeled Faces in the Wild), YTF (YouTube Faces) and IJB-A (IARPA Janus Benchmark A) datasets and the state-of-the-art deep learning-based feature extractors (VGG-Face, VGGFace2, ResFace-101, CenterFace and Light CNN). It is demonstrated, that the proposed approach can be applied with traditional distances in order to increase accuracy in 0.3-5.5% when compared to known methods, especially if the training and testing images are significantly different.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 108, 15 October 2018, Pages 170-182
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 108, 15 October 2018, Pages 170-182
نویسندگان
Andrey V. Savchenko, Natalya S. Belova,