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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제6호
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 1,464 - 1,479 (16page)
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In face recognition, sometimes the number of available training samples for single category is insufficient. Therefore, the performances of models trained by convolutional neural network are not ideal. The small sample face recognition algorithm based on novel Siamese network is proposed in this paper, which doesn’t need rich samples for training. The algorithm designs and realizes a new Siamese network model, SiameseFace1, which uses pairs of face images as inputs and maps them to target space so that the L2 norm distance in target space can represent the semantic distance in input space. The mapping is represented by the neural network in supervised learning. Moreover, a more lightweight Siamese network model, SiameseFace2, is designed to reduce the network parameters without losing accuracy. We also present a new method to generate training data and expand the number of training samples for single category in AR and labeled faces in the wild (LFW) datasets, which improves the recognition accuracy of the models. Four loss functions are adopted to carry out experiments on AR and LFW datasets. The results show that the contrastive loss function combined with new Siamese network model in this paper can effectively improve the accuracy of face recognition.
목차
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참고문헌 (31)
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Stephen. ID / 2017 / Facial Shape Analysis Identifies Valid Cues to Aspects of Physiological Health in Caucasian, Asian, and African Populations / Frontiers in psychology 8
Blanco-Gonzalo R / 2015 / Time evolution of face recognition in accessible scenarios / Human-centric Computing and Information Sciences 5(1):24~24
Maze. B / 2018 / IARPA Janus Benchmark–C: Face Dataset and Protocol / Proceedings of the 11th IAPR International Conference on Biometrics
Liu. F / 2014 / Local similarity based linear discriminant analysis for face recognition with single sample per person / Asian Conference on Computer Vision
Tsalakanidou. F / 2003 / Use of depth and colour eigenfaces for face recognition / Pattern Recognition Letters 24(9-10):1427~1435
Blanco-Gonzalo R / 2015 / Time evolution of face recognition in accessible scenarios / Human-centric Computing and Information Sciences 5(1):24~24
Maze. B / 2018 / IARPA Janus Benchmark–C: Face Dataset and Protocol / Proceedings of the 11th IAPR International Conference on Biometrics
Liu. F / 2014 / Local similarity based linear discriminant analysis for face recognition with single sample per person / Asian Conference on Computer Vision
Tsalakanidou. F / 2003 / Use of depth and colour eigenfaces for face recognition / Pattern Recognition Letters 24(9-10):1427~1435
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