人脸识别-论文阅读(8) : Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks

动机 在很多困难场景下, 如大姿态, 基于深度学习的人脸识别性能会下降很多. 但我们观察到,在这些困难场景下, 如大姿态, 人脸的属性信息(facial attribute)如性别, 人种, 发色, 眉毛形状等是保持不变的. 很自然地,深度人脸识别的特征(FRF)和属性识别的特征(FAF)具备互补性. 融合这两种特征可以提高人脸识别率. 我们尝试了现有的融合策略,表现令人难以满意. 我们提出一种基

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