HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التحقق من الوجه غير المقيد باستخدام خصائص CNN العميقة

Jun-Cheng Chen¹, Vishal M. Patel², and Rama Chellappa¹

الملخص

في هذا البحث، نقدم خوارزمية للتحقق من الوجوه غير المقيدة تعتمد على الميزات الإدراكية العميقة وتقييمها باستخدام مجموعة البيانات الجديدة IARPA Janus Benchmark A (IJB-A). تشمل مجموعة بيانات IJB-A وجوهًا حقيقية غير مقيدة لـ 500 موضوع مع تغيرات كاملة في وضع الرأس والإضاءة، وهي أكثر صعوبة بكثير من مجموعات البيانات التقليدية Labeled Face in the Wild (LFW) و Youtube Face (YTF). يتم تدريب الشبكة العصبية الإدراكية العميقة (DCNN) باستخدام مجموعة بيانات CASIA-WebFace. تم تقديم تجارب واسعة النطاق على مجموعة بيانات IJB-A.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp