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基于自集中双神经网络的人脸识别预测家庭人脸数据库中的人际关系

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基于自我中心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数量少,类别大的项目,并且确定输入人脸的相似度达到高度的鲁棒性。
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,以推导人脸识别在血液关系预测中的经典任务。
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合并面部的主要长途特征并减少数量。培训是使用西北大学的SMILE面部数据集进行的,在Kaggle举办的官方面部识别数据竞赛中名列前十名。
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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