Effektiver Adapter für Gesichtserkennung in der Natur
Ein effektiver Adapter-Ansatz, der bestehende Gesichtserkennungsmodelle verbessert, indem er sowohl niedrigwertige als auch hochwertige Bilder verarbeitet und die Merkmale fusioniert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Gesichtserkennung in realen Umgebungen zu erhöhen.
Verbesserung der Gesichtsauthentifizierung mit separaten Verlustfunktionen
Es wird ein System zur Gesichtsauthentifizierung für Smartphones vorgestellt, das separate Verlustfunktionen für verschiedene Teilaufgaben wie Gesichtserkennung, Gesichtsfälschungserkennung und Augenschluss-Klassifizierung verwendet, um die Leistung zu verbessern.
Tiefes Anpassen von Gesichtsausdrücken von Erwachsenen und Kindern durch Fusion von Landmarkenmerkmalen
Ein neuer tiefer domänenadaptiver Ansatz zur robusten Klassifizierung von Gesichtsausdrücken über Altersgruppen hinweg, der Landmarkenmerkmale mit tiefen Merkmalen fusioniert.
Virtuelle Identitätsgenerierung für die Synthese von Gesichtsbildern
Das vorgeschlagene VIGFace-Modell ermöglicht die Generierung von synthetischen Gesichtsbildern, die eine hohe Konsistenz und Vielfalt aufweisen, ohne Datenschutzbedenken zu verursachen.
Digitale Attributbearbeitung und deren Auswirkungen auf die Gesichtserkennung
Digitale Attributbearbeitung von Gesichtern kann die automatische Gesichtserkennung beeinträchtigen. Um diese Auswirkungen zu mindern, schlagen wir zwei Techniken vor, die lokale und globale Attributbearbeitung durchführen.
Effiziente RGB-D Gesichtserkennung mit Vertrauensbewusstsein durch virtuelle Tiefensynthese
Die Arbeit präsentiert eine innovative Methode für die RGB-D Gesichtserkennung, die auf virtueller Tiefensynthese basiert und ein adaptives Vertrauensgewichtungssystem verwendet, um die Genauigkeit zu verbessern.
Effektive Verbesserung der Gesichtsausdrucks entscheidenden Regionen durch lokales Nicht-Lokales Gemeinsames Netzwerk
Automatische Verbesserung der Gesichtsausdrucks entscheidenden Regionen durch lokales und nicht-lokales Netzwerk.
Effiziente Gesichtserkennung mit kleinen Daten und geringer Bit-Präzision
Effiziente Gesichtserkennung durch Quantisierung mit kleinen Datensätzen und geringer Bit-Präzision.
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