29. 19. Deep Learning Face Attributes in the Wild
ICCV2015読み会
29
• どんな研究?
– 3種類のDNNを接続した顔属性認識
• どんな手法?
– 最初の2つのDNN(LNeto, Lnets)は顔領域のヒートマップを出力
– 最後のDNN(ANet)は顔属性のカテゴリを出力
– 最終的にはSVMを使って顔属性認識する
• 結果と感想は?
– 結果は従来手法と比較して微妙に性能向上
30. 20. Two Birds, One Stone Jointly Learning Binary Code for
Large-Scale Face Image Retrieval and Attributes Prediction ★
ICCV2015読み会
30
• どんな研究?
– 顔画像検索と顔属性認識を同時に実現する一石二鳥な手法
• どんな手法?
– 顔属性認識もできるようなバイナリコードを生成するハッシュ関数を学習
– 4000次元のガボール特徴 x を~256bitのバイナリコード b に変換
– a = Ub で求めた a は14カテゴリの顔属性になってる
• 結果と感想は?
– ただの近似最近傍探索より、顔属性認識も同時に学習したほうが精度向上
– おもしろい論文
– ガボール?