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注意力感知融合RGB-D人脸识别(CS.CV)

本文章提出了一种新颖的注意感知方法,以融合RGB和深度这两个图像模态,以增强RGB-D人脸识别能力。所提出的方法使用两个关注层,第一个关注于由卷积层生成的融合特征图,第二个关注于那些图的空间特征。通过一组几何变换对训练数据库进行预处理和扩充,并且使用来自纯2D RGB图像训练过程的转移学习进一步辅助学习过程。比较评估表明,在具有挑战性的CurtinFaces和IIIT-D RGB-D基准数据库上,建议的方法优于其他最新方法,包括传统方法和基于深度神经网络的方法,均达到98:2%以上的分类精度和99:3%。

原文题目:Attention-aware fusion RGB-D face recognition

原文:A novel attention aware method is proposed to fuse two image modalities, RGB and depth, for enhanced RGB-D facial recognition. The proposed method uses two attention layers, the first focused on the fused feature maps generated by convolution layers, and the second focused on the spatial features of those maps. The training database is preprocessed and augmented through a set of geometric transformations, and the learning process is further aided using transfer learning from a pure 2D RGB image training process. Comparative evaluations demonstrate that the proposed method outperforms other state-of-the-art approaches, including both traditional and deep neural network-based methods, on the challenging CurtinFaces and IIIT-D RGB-D benchmark databases, achieving classification accuracies over 98:2% and 99:3% respectively.

原文作者:Hardik Uppal, Alireza Sepas-Moghaddam, Michael Greenspan, Ali Etemad

原文地址:https://arxiv.org/abs/2003.00168

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